python3中對numpy數組進行降維或升維

解決報錯如：

1.ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected

2.ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

報錯1ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected——解決方式：
使用 np.concatenate

函數模型：concatenate((a1, a2, …), axis=0)

Parameters參數說明：
? 傳入的參數(a1,a2,a3,…)必須是一個多個數組的元組或者列表
另外需要指定拼接的方向，默認axis = 0，也就是說對數組中0軸(X軸/或者說行)的對象進行拼接得到一個縱向組合的數組，（axis=1則是相反）；注：一般axis = 0，就是對該軸向的數組進行操作，操作方向是另外一個軸，即axis=1。

import numpy as np a = np.array([[1,2],[2,3]]) b = np .array([[4,5],[3,4]]) print(np.concatenate((a, b), axis=0))print(np.concatenate((a), axis=0))

輸出結果：（這樣就可以將對數組進行降維了（剝除一組中括號[ ]））

[[1 2][2 3][4 5][3 4]][1 2 2 3]

參考鏈接：https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79158758

報錯2函數fit時出現ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:——解決方式：
這里我將函數報錯時的代碼片段截取出來，具體函數的數據就不截取了
方法1：使用中括號[ ]:
原代碼：

import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(x,y) x_new = [50000,8,1.2] y_pred = knn.predict(x_new)

會報錯：

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.

使用np.array.reshape修改:

x_new = np.array([50000,8,1.2]).reshape(1,-1)

方法2.使用 np.array.reshape(1,-1)：

x_new = np.array([[50000,8,1.2]])

python3新版的sklearn中，所有的數據都應該是二維矩陣，即np.array()中應該至少是包含兩對中括號[ ]

參考鏈接：https://www.jianshu.com/p/60596270e94e

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ValueError: Found array with dim 4. Estimator expected和ValueError: Expected 2D array, got 1D array i的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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