ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead异常的正确解决办法，亲测有效，嘿嘿嘿

问题分析

这个错误通常发生在使用某些期望接收二维数组（即矩阵）作为输入的库或函数时，而实际上却传入了一个一维数组（即向量）。二维数组通常具有形状(m, n)，其中m是行数，n是列数，而一维数组只有一个维度，形状如(n,)。

报错原因

• 在使用如sklearn、numpy、pandas等库的函数时，没有正确构造输入数据的形状。
• 忘记了将一维数组转换为二维数组。

解决思路

1. 识别并定位到发生错误的代码行。
2. 确定函数或方法期望的输入数据类型和形状。
3. 将一维数组转换为二维数组。

解决方法

方法一：使用numpy.newaxis或numpy.expand_dims

使用numpy库中的newaxis或expand_dims函数来扩展一维数组的维度。

import numpy as np

# 假设我们有一个一维数组
one_d_array = np.array([1, 2, 3, 4])

# 使用newaxis添加一个新维度
two_d_array_with_newaxis = one_d_array[np.newaxis, :]

# 或者使用expand_dims添加一个新维度（指定在哪个轴上添加）
two_d_array_with_expand_dims = np.expand_dims(one_d_array, axis=0)

print(two_d_array_with_newaxis.shape)  # 输出: (1, 4)
print(two_d_array_with_expand_dims.shape)  # 输出: (1, 4)

方法二：使用reshape方法

下滑查看解决方法

使用reshape方法可以直接改变数组的形状。

import numpy as np

# 假设我们有一个一维数组
one_d_array = np.array([1, 2, 3, 4])

# 使用reshape转换为二维数组
two_d_array = one_d_array.reshape(1, -1)  # -1 表示自动计算该维度的大小

print(two_d_array.shape)  # 输出: (1, 4)

方法三：在列表中嵌套列表

虽然不常用，但也可以直接在Python列表中使用嵌套列表来创建二维数组。

# 假设我们有一个一维列表
one_d_list = [1, 2, 3, 4]

# 转换为二维列表
two_d_list = [one_d_list]

# 如果需要numpy数组，可以转换为numpy数组
two_d_array = np.array(two_d_list)

print(two_d_array.shape)  # 输出: (1, 4)

注意事项

• 在转换时，要确保新形状的维度是合适的，特别是当你使用reshape方法时，-1通常用于自动计算该维度的大小。
• 在使用numpy时，通常推荐使用numpy的数组和函数来处理多维数组，因为它们提供了高效的数值计算。
• 如果你在使用pandas的DataFrame或Series，并且遇到类似的错误，你可能需要先将数据转换为numpy数组，或者确保DataFrame或Series的结构满足函数的要求。