将 Pandas、Numpy 和 Tensorflow 中的 2-D 变量转换为 1-D 变量

Question

我正在使用tensorflow2.1设计一个股票预测程序。我的变量在我的程序结束时应该是一个二维变量，但只是一个一维。返回的错误是：predictionsTraceback (most recent call last):  File "/Users/owner/Desktop/algo/predict.py", line 120, in <module>    valid['Predictions'] = predictions  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3487, in __setitem__    self._set_item(key, value)  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3563, in _set_item    self._ensure_valid_index(value)  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py", line 3540, in _ensure_valid_index    value = Series(value)  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/series.py", line 314, in __init__    data = sanitize_array(data, index, dtype, copy, raise_cast_failure=True)  File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/internals/construction.py", line 729, in sanitize_array    raise Exception("Data must be 1-dimensional")Exception: Data must be 1-dimensional这个错误是由于Pandas，Numpy还是Tensorflow造成的？可以做些什么来满足这个错误陈述？我一直在GitHub上寻求帮助，但他们将我重定向到Stackoverflow。

Answer 1

更改为 。错误应该消失。valid['Predictions'] = predictionsvalid['Predictions'] = np.squeeze(predictions)




Answer 2

您的预测是列表的列表。

print(predictions)结果[[1597.7726]]

您可以使用numpy的挤压方法

...

print(predictions.shape)

predictions = np.squeeze(predictions)

...

或使用简单的解决方法

...

print(predictions.shape)

predictions = predictions[0]

...

以解决错误。