asp网站建设实例花网站,网站首页title怎么修改,微信的网址链接,百度搜索关键词怎么刷上去这个错误通常发生在你试图在 Pandas DataFrame 上直接使用 reshape 方法时。reshape 方法通常与 NumPy 数组相关联#xff0c;而不是 Pandas DataFrame。
如果你正在使用 Pandas DataFrame 并希望重新塑造它#xff0c;你应该使用 Pandas 的重塑函数#xff0c;如 pivot、m…这个错误通常发生在你试图在 Pandas DataFrame 上直接使用 reshape 方法时。reshape 方法通常与 NumPy 数组相关联而不是 Pandas DataFrame。
如果你正在使用 Pandas DataFrame 并希望重新塑造它你应该使用 Pandas 的重塑函数如 pivot、melt 或其他根据具体需求的方法。 试图标准化的代码
scaler MinMaxScaler(feature_range(-1, 1))
train_data_normalized scaler.fit_transform(train_data .reshape(-1, 1)) 在代码中train_data 是一个 Pandas DataFrame而 MinMaxScaler 的 fit_transform 方法通常用于 NumPy 数组而不是 DataFrame。此外reshape 也是 NumPy 数组的方法而不是 Pandas DataFrame 的方法。
如果你要对 DataFrame 进行归一化可以使用 Pandas 的 values 属性将 DataFrame 转换为 NumPy 数组然后再使用 MinMaxScaler。修改代码如下
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler# 主回路1热管段冷却剂温度℃306.852814 是要归一化的列名
column_name 主回路1热管段冷却剂温度℃306.852814# 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组
train_data_array train_data[column_name].values.reshape(-1, 1)# 使用 MinMaxScaler 进行归一化
scaler MinMaxScaler(feature_range(-1, 1))
train_data_normalized scaler.fit_transform(train_data_array)
