ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead , euclidean distance

【问题标题】：ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead , euclidean distanceValueError: Expected 2D array, got 1D array instead , euclidean distance
【发布时间】：2021-11-01 03:28:54
【问题描述】：

我收到了(150, 4) 和 (4,) 如何计算欧式距离

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
center_distances = np.array(euclidean_distances(X, middle_point))

我得到了这个错误

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[5.84333333 3.05733333 3.758      1.19933333].
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.

【问题讨论】：

标签： numpy scikit-learn euclidean-distance

【解决方案1】：

您需要将middle_point 广播成X 的形状。您可以通过在第一个轴上扩展一个维度来做到这一点。你可以这样做：

np.expand_dims:
```
>>> np.expand_dims(middle_point, 1)`)
```
使用切片技巧和None（相当于np.newaxis）：
```
>>> middle_point[None]
```

这允许将middle_point 广播到形状为(1, 4) 的数组。

因此，您会得到一个数组，其中包含 X 中的每个 150 个点与 middle_point 中的唯一点之间的距离：

>>> euclidean_distances(X, middle_point[None])
# shape (150, 1)

【讨论】：