我有2个数组，分别是true_stress和true_strain。我想对它们的log10版本进行线性回归，但我一直遇到上述错误。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId>
</dependency>
ValueError：预期的2D数组，取而代之的是1D数组：
答案 0 :(得分：1)
好吧，这就是它所说的。您正在为需要2D阵列的1D阵列供料。
Numpy.log10为您提供一个数组，其中每个值都是您提供的任何内容的日志（如果为负，则返回Nan校验），具有与您提供的任何形状相同的形状。
您对要预测的内容一无所知，所以我假设您要在像[log_tStress，log_tStrain]这样的矩阵上进行线性再演算，以便可以通过log_tStrain预测log_tStress（反之亦然）
鉴于我不知道log_tStress是什么或它的外观，我无法为您提供任何帮助。我可以假设log_tStrain是您的训练数据。如果您只想预测训练数据，则必须为其矩阵赋予另一个维度（与任何训练数据有关的东西），但如果该索引上没有任何内容，也可能会起作用
.Fit需要您以下参数：
X-训练数据[nr_samples，nr_features]
y-所述目标的阵列形状
在这里，我将为您链接文档，以便您查看：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html
答案 1 :(得分：0)
查看错误回溯，查看在哪个数组上出错，然后使用 array.reshape [第一维值，第二维值] 对其进行整形，如果您将错误回溯粘贴到将更加具体。