预期 2D 数组，得到 1D 数组：array=[5.6 7. ]。使用 array.reshape(-1, 1) 重塑数据答案

【问题标题】：Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.6 7. ]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1)预期 2D 数组，得到 1D 数组：array=[5.6 7. ]。使用 array.reshape(-1, 1) 重塑数据
【发布时间】：2020-04-17 17:28:19
【问题描述】：

当我们通过预测找到值但我收到错误时

"Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[5.6 7. ].
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."

这是错误请解决我的问题这是非常复杂的错误，这就是为什么我没有收到错误解决方案

【问题讨论】：

你的代码在哪里？
您的问题是函数（未知）需要一个二维数组，而您刚刚提供了一个一维数组。好的，这只是重申错误，但这是我们能用您提供的有限信息做的最好的事情！我们不知道你在运行什么，什么函数需要二维数组，或者你的数组的来源。

标签： python arrays numpy

【解决方案1】：

你只是打印了错误，但错误本身给出了解决方案。

如果函数只接受二维数组，那么任何numpy.ndarray 都可以通过 numpy.reshape(arr, (1, -1) 对其进行整形来转换为 2 数组。

现在请观察reshape操作的效果，这里(1, -1)，第一个1代表数组的第一维，-1代表或只用于扁平化数组，以防数组的维度大于 2。

对于一维数组，您也可以使用(1, len(arr))

import numpy
arr = = numpy.array([1, 3, 5, 6, 7, 8, 8])
numpy.reshape(arr, (1, -1))
numpy.reshape(arr, (1, len(arr)))

两种重塑的结果相同。输出

>>> array([[1, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])  # output of numpy.reshape(arr, (1, -1))
>>> array([[1, 3, 5, 6, 7, 8, 8]])  # output of numpy.reshape(arr, (1, len(arr)))

因此，重塑使您的数组与您正在使用的函数兼容，但如果函数除了 2D 并且您拥有 1D 数组，则应该有一些有意义的方法来转换您的 1-D 事物到二维。

表示如果函数接受 2D 图像，并且您有 1D 音频序列，那么确实应该有完整的转换方式。

如果您也可以提及，帮助将是真正的帮助。目前，我们正在猜测您需要什么。

所以在提问之前，请花一些时间来构思问题，这样可以保证得到答案并解决问题

【讨论】：