y = [14.6,102,148.2,98.3,50.8,69.2,45.9,0] from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() scaler.fit(y) scaled_y = scaler.transform(y) print(scaled_y)报错Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.请问如何解决并给出完整代码

可以使用numpy.reshape()函数来重新调整数据的形状，完整的代码如下：import numpy as np
from sklearn.preprocessing import RobustScaler y = np.array([14.6,102,148.2,98.3,50.8,69.2,45.9,0])
y = y.reshape(-1, 1)
scaler = RobustScaler()
scaler.fit(y)
scaled_y = scaler.transform(y)
print(scaled_y)

相关问题

糖厂用自动打包机打包，每包的标准重量是100千克。每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。某日开工后测得9包重量（单位：千克）如下： 99.3 98.7 100.5 101.2 98.3 99.7 99.5 102.1 100.5 已知每包的重量服从正态分布，试检验该日打包机工作是否正常(α=0.05)。

这是一个假设检验问题，需要进行以下步骤：

1. 建立假设

零假设（$H_0$）：打包机工作正常，每包重量的平均值等于100千克。

备择假设（$H_1$）：打包机工作不正常，每包重量的平均值不等于100千克。

2. 确定显著性水平

显著性水平（$\alpha$）为0.05，即置信度为95%。

3. 计算统计量

由于样本容量较小（$n=9$），我们需要使用$t$检验。首先计算样本均值和样本标准差：

$$
\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i = 99.77\\
s = \sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2} = 1.43
$$

然后计算$t$值：

$$
t = \frac{\bar{x}-\mu}{s/\sqrt{n}} = \frac{99.77-100}{1.43/\sqrt{9}} = -1.96
$$

4. 判断结果

根据$t$分布表可知，在自由度为8（$n-1$）的情况下，当$\alpha=0.05$时，双侧检验的临界值为$\pm2.306$。

因为$t=-1.96$在$-2.306$和$2.306$之间，所以不能拒绝零假设，即没有足够的证据表明打包机工作不正常。

因此，我们可以得出结论：在显著性水平为0.05的情况下，不能否定打包机工作正常的假设。

x = np.array([75.0, 77.6, 80.7, 76, 79.5, 81.8, 98.3, 67.7, 74, 151, 90.8, 102.3, 115.6, 125, 137.8, 175.6, 155.1])

这是一个包含观测值的数组`x`，其中包括了一些数值。请注意，这个数组必须是`numpy`库中的`ndarray`类型的对象。`ndarray`是`numpy`库中最重要的数据结构之一，用于表示多维数组。

你提供的数组`x`包含了一些浮点数值，表示某个变量的观测值。这个数组将被用作线性回归模型中的自变量或特征变量，以便拟合出一个最佳的线性关系模型。