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程序问答发布时间：2022-06-02 发布网站：大佬教程 code.js-code.com

大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。

如何解决单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合？

开发过程中遇到单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合的问题如何解决？下面主要结合日常开发的经验，给出你关于单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合的解决方法建议，希望对你解决单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合有所启发或帮助；

发生此错误的原因是您的函数Train掩盖了您的变量Train，因此将其传递给自己。

：

您可以这样定义变量火车：

Train = df1.iloc[:,[4,6]]

然后，在几行之后，您将定义一个方法序列，如下所示：

def Train(classifIEr, X, y):

因此实际发生的是，您先前的版本Train已更新为新版本。这意味着TrainNow并不会指向您想要的Dataframe对象，而是指向您定义的函数。在错误中将其清除。

array(<function Train at 0x7f3a311320d0>, dtype=object)

请参见错误语句中的。

：

重命名其中之一（变量或方法）。：将函数重命名为诸如Training或之Training_func类的其他名称。

解决方法

不知道如何解决。任何帮助，不胜感激。我看到了向量化：不是有效的集合，但是不确定我是否理解这一点

Train = df1.iloc[:,[4,6]]
target =df1.iloc[:,[0]]

def Train(classifier,X,y):
    X_Train,X_test,y_Train,y_test = Train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=33)
    classifier.fit(X_Train,y_Train)
    print ("Accuracy: %s" % classifier.score(X_test,y_test))
    return classifier

trial1 = Pipeline([
         ('vectorizer',TfidfVectorizer()),('classifier',MulTinomialNB()),])

Train(trial1,Train,target)

错误如下：

    ----> 6 Train(trial1,target)

    <ipython-input-140-ac0e8d32795e> in Train(classifier,y)
          1 def Train(classifier,y):
    ----> 2     X_Train,random_state=33)
          3 
          4     classifier.fit(X_Train,y_Train)
          5     print ("Accuracy: %s" % classifier.score(X_test,y_test))

    /home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_SELEction/_split.py in Train_test_split(*arrays,**options)
       1687         test_size = 0.25
       1688 
    -> 1689     arrays = indexable(*arrays)
       1690 
       1691     if stratify is not None:

    /home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in indexable(*iterables)
        204         else:
        205             result.append(np.array(X))
    --> 206     check_consistent_length(*result)
        207     return result
        208

    /home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays)
        175     """
        176 
    --> 177     lengths = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]
        178     uniques = np.unique(lengths)
        179     if len(uniques) > 1:

    /home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in <listcomp>(.0)
        175     """
        176 
    --> 177     lengths = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]
        178     uniques = np.unique(lengths)
        179     if len(uniques) > 1:

    /home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in _num_samples(X)
        124         if len(x.shapE) == 0:
        125             raise TypeError("Singleton array %r cAnnot be considered"
    --> 126                             " a valid collection." % X)
        127         return x.shape[0]
        128     else:

    TypeError: Singleton array array(<function Train at 0x7f3a311320d0>,dtype=object) cAnnot be considered a valid collection.

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