Machine learning ValueError:在多个列上使用Onehotencoder时，使用序列设置数组元素

我对机器学习相当陌生，我正在使用以下代码对分类数据进行编码以进行预处理：

来自sklearn.preprocessing导入标签编码器，OneHotEncoder
从sklearn.compose导入ColumnTransformer
ct=ColumnTransformer（[（'one'u hot'u encoder'，onehotcoder（handle'u unknown='ignore'），[0]），余数='passthrough'）
X=np.array（ct.fit_变换（X），dtype=np.float）

当我在X中只有一列分类数据时，它就起作用了。 但是，当我有多列分类数据时，我将代码更改为：

ct = ColumnTransformer([('one_hot_encoder', OneHotEncoder(handle_unknown = 'ignore'), [0,1,2,3,4,5,10,14,15])],remainder='passthrough')

但是在调用np.array函数时出现以下错误：

值错误：使用序列设置数组元素

在np.array函数调用中

从我的理解来看，我所需要做的就是指定我正在热编码的列，就像上面的代码行一样……那么为什么一个工作而另一个给出错误呢？我该怎么做才能修好它

另外：如果我移除

dtype=np.float

---

从np.array函数中，我没有得到一个错误，但是我也没有得到X中返回的任何东西，更不用说我能够回答我自己的问题了

对任何感兴趣的人来说，我所做的就是改变路线

X = np.array(ct.fit_transform(X), dtype=np.float)

致：

代码现在运行得很好

X = ct.fit_transform(X).toarray()