Radius_neighbors остаться рассматривает данные, имеющие форму (1, 188), как 1D [закрыто] ⇐ Python

[Anonymous]

почему появляется это сообщение об ошибке:

Код: Выделить всё

-------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_18875/1317509909.py in () 40 querry = dua_dkan.transform(vec_querry) 41 #kontrol radius di sini: ---> 42 rng = model_radius.radius_neighbors(vec_querry, radius=2.5) 43 ind_inltr = Matrix[Matrix.eq(vec_querry).all(axis=1)].index 44 ind_asli = Matrix.index.get_loc(ind_inltr[0])

12 frames

/usr/local/lib/python3.12/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_writeable, force_all_finite, ensure_all_finite, ensure_non_negative, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name) 1091 "if it contains a single sample." 1092 ) -> 1093 raise ValueError(msg) 1094 1095 if dtype_numeric and hasattr(array.dtype, "kind") and array.dtype.kind in "USV": ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[10. 0. 8. 0. 0. 10. 0. 0. 0. 0. 8. 0. 0. 0. 0. 0. 5. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 8. 0. 0. 0. 0. 0. 8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 8. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 10. 0. 0. 0. 9. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 7. 9. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]. 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.

но vec_query уже действительно 2D. форма уже (1, 188). потому что содержимым vec_query является df.loc[[index], :], так почему radius_neighbors все еще считает это одномерным массивом?
другая спецификация:
-форма df.values: (2891, 188), а df - это данные Pivot_table (из двух объединенных данных).
-тип df: