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

[Anonymous]

Почему появляются эти сообщения об ошибках?
------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (последний вызов) /tmp/ipykernel_18875/1317509909.py в () 40 querry = dua_dkan.transform(vec_query) 41 #kontrol radius di sini: ---> 42 rng = model_radius.radius_neighbors(vec_query, radius=2.5) 43 ind_inltr = Matrix[Matrix.eq(vec_query).all(axis=1)].index 44 ind_asli = Matrix.index.get_loc(ind_inltr[0])
12 кадров
/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, обеспечения_all_finite, обеспечения_non_negative, обеспечения_2d, разрешено_nd, обеспечения_мин_выборки, обеспечения_min_features, estimator, input_name) 1091 «если он содержит один образец». 1092) -> 1093 поднять ValueError(msg) 1094 1095, если dtype_numeric и hasattr(array.dtype, "kind") и array.dtype.kind в "USV": ValueError: ожидался 2D-массив, вместо этого получен 1D-массив: 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.]. Измените форму ваших данных либо с помощью array.reshape(-1, 1), если ваши данные содержат один объект, либо array.reshape(1, -1), если они содержат один образец.
но vec_query уже действительно 2D. Форма уже равна (1, 188). Поскольку содержимое vec_query — это df.loc[[index], :], так почему же radius_neighbors по-прежнему считается одномерным массивом?
Другая спецификация:

• форма df.values: (2891, 188), а df — это данные Pivot_table (из двух объединенных данных).
• тип df: