x and y can be no greater than 2D, but have shapes (197,) and (197, 3, 1)

这个错误提示的含义是你的 `x` 和 `y` 数组维度超过了二维。在大多数情况下，数据都是二维的，如 `(n_samples, n_features)` 的形式。但是，如果你在使用某些特定的函数时，数据维度必须是二维或更低（即一维），则会发生此错误。

在你的情况下，`x` 数组的形状为 `(197,)`，即它是一个一维数组，而 `y` 数组的形状为 `(197, 3, 1)`，即它是一个三维数组。因此，你需要将这些数组转换为二维形式。你可以使用 `numpy.reshape()` 函数将一维数组转换为二维形式，例如：

import numpy as np

# 将 x 转换为二维形式
x = np.reshape(x, (-1, 1))

# 将 y 转换为二维形式
y = np.reshape(y, (len(y), -1))

这里，`numpy.reshape()` 函数的第一个参数是要转换的数组，第二个参数是新数组的形状。`-1` 表示该维度的大小应该根据数组的其他维度推断得出。因此，`np.reshape(x, (-1, 1))` 将 `x` 转换为一个二维数组，其中第一维的大小由 `x` 的长度自动推断得出，第二维的大小为1。同样地，`np.reshape(y, (len(y), -1))` 将 `y` 转换为一个二维数组，其中第一维的大小为 `y` 的长度，第二维的大小由 `y` 的其他维度推断得出。

相关问题

报错：x and y can be no greater than 2D, but have shapes (152, 1) and (152, 1, 1)

这个错误的原因是 `x` 和 `y_predict2` 的维度不匹配。你可以尝试将 `y_predict2` 的维度从 `(152, 1, 1)` 改为 `(152, 1)`，方法是使用 `np.squeeze` 函数将维度为 1 的维度去掉。修改后的代码如下：

plt.plot(np.sort(x), np.squeeze(y_predict2)[np.argsort(x)], color="r")

这样应该就不会报错了。这段代码的作用是将预测结果 `y_predict2` 按照 `x` 的顺序排列，并将结果用红色的线条绘制在图像中。

ValueError: x and y can be no greater than 2D, but have shapes (499,) and (499, 14, 1)

This error occurs when trying to plot 2D data against 3D data using Matplotlib.

In order to fix this error, you need to reshape your 3D data to 2D data. One possible approach is to select a specific dimension of the 3D data to plot against the 2D data. For example, if you have a 3D array with shape (499, 14, 1), you can select the first dimension (499) to plot against the 2D array. Here's an example code snippet:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create some example data
x = np.linspace(0, 1, 499)
y = np.random.randn(499, 14, 1)

# reshape the 3D data to 2D data by selecting the first dimension
y_2d = y[:, 0, 0]

# plot the data
plt.plot(x, y_2d)
plt.show()

In this example, we selected the first dimension of the 3D array using `y[:, 0, 0]`, which gives us a 2D array with shape (499,). We can then plot this 2D array against the 1D array `x` using Matplotlib.