我有一個令人難以置信的簡單算法，錯誤，「ValueError：錯誤時檢查輸入：期望dense_4_input有形狀（無，5），但有形狀（5,1）陣列「.... 這是我正在運行的代碼。 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers
試圖實現XGBoost來確定最重要的變量，我有一些數組的錯誤。 我的完整代碼如下 from numpy import loadtxt
from numpy import sort
import pandas as pd
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
參考Why NumPy instead of Python lists? tom10說： 速度：這裏有做算術在列表和NumPy的陣列，顯示出與NumPy陣列上的總和是10倍的速度更快的測試（在此測試 - 里程可能會有所不同）。 但使用下面的代碼我的測試： import numpy as np
import time as time
N = 100000
#using numpy
sta
我有一個數組：[[True], [False], [True]]。如果我想要這個數組來過濾我現有的數組，例如[[1,2],[3,4],[5,6]]應該被過濾到[[1,2],[5,6]]，那麼執行此操作的正確方法是什麼？ 一個簡單的索引a[b]給出錯誤：boolean index did not match indexed array along dimension 1; dimension is
#First, I divide the age group as follow ,
# 1. group A: 0-17years old;
# 2. group B: 18-35years old
# 3. group C: 36-50years old
# 4. group D: 51-65years old
# 5. group E: above 66 years old