Python scikits - 缓冲区的维数错误（预计1，得到2）

我正在尝试此代码片段。我使用scikits.learn 0.8.1Python scikits - 缓冲区的维数错误（预计1，得到2）

from scikits.learn import linear_model 
import numpy as np 
num_rows = 10000 
X = np.zeros([num_rows,2]) 
y = np.zeros([num_rows,1]) 
# assume here I have filled in X and y appropriately with 0s and 1s from the dataset 
clf = linear_model.LogisticRegression() 
clf.fit(X, y)

我得到这个 - >

/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/scikits/learn/svm/liblinear.so in scikits.learn.svm.liblinear.train_wrap (scikits/learn/svm/liblinear.c:992)() 

ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)

什么在这里错了吗？

来源

2011-11-14 zubinmehta

这是numpy的一般性错误时，禁止参数是一个数组。 – smci

已解决。该错误是由于：

y = np.zeros([num_rows,1])

它应该是：

y = np.zeros([num_rows])

来源

2011-11-14 15:38:09 zubinmehta

或者只是'np.zeros（num_rows）'。 –

Python scikits - 缓冲区的维数错误（预计1，得到2）

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