我收到此错误“预期的二维数组，而不是一维数组”

Question

使用此代码，我收到此错误

"预期的二维数组，得到一维数组"

当我想将它与 Excel 表的参数一起使用时。如果有人可以帮助我，我提前感谢您。

我将所有这些库和函数用于其余工作。

import numpy as np
import pandas as pd
import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 
    def R_Lineal1(x,y):
      lin = LinearRegression()
      lin.fit(x, y)
      plt.scatter(x, y, color = 'blue') 
      plt.plot(x, lin.predict(x), color = 'red')
      plt.title('Regresión Lineal, PWV v/s Módulo de Elasticidad')
      plt.xlabel('PWV [m/s]') 
      plt.ylabel('ME [MPa]') 
      plt.grid()
      plt.show() 
R_Lineal1(PWV_C,ME_C)

Answer 1

在def中添加

def R_Lineal1(x,y):
  x = np.reshape(x, (len(x), 1))
  lin = LinearRegression()
  lin.fit(x, y)
  plt.scatter(x, y, color = 'blue') 
  plt.plot(x, lin.predict(x), color = 'red')
  plt.title('Regresión Lineal, PWV v/s Módulo de Elasticidad')
  plt.xlabel('PWV [m/s]') 
  plt.ylabel('ME [MPa]') 
  plt.grid()
  plt.show() 

Answer 2

import numpy as np
import pandas as pd
import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures 
    def R_Lineal1(x,y):

      x_train_new = x.to_numpy().reshape(-1,1) #update

      lin = LinearRegression()
      lin.fit(x, y)
      plt.scatter(x, y, color = 'blue') 
      plt.plot(x, lin.predict(x), color = 'red')
      plt.title('Regresión Lineal, PWV v/s Módulo de Elasticidad')
      plt.xlabel('PWV [m/s]') 
      plt.ylabel('ME [MPa]') 
      plt.grid()
      plt.show() 
R_Lineal1(PWV_C,ME_C)

Answer 3

我的经验中最常见的错误：SK Learn 只接受 x 输入的二维数组。使用重塑

    x_train = x.to_numpy().reshape(-1,1)

我认为它可以用于多重回归，因为它可以有多个输入。