Pandas “如何修复”；数据必须是一维的；python中的异常

我试图创建一个数据集来检查我的逻辑回归算法，但是我无法从字典中创建一个数据帧。 我得到一个“数据必须是一维”的例外

    x1 = np.random.random(size=(10,1))*2
    x2 = np.random.random(size=(10,1))*2

    x3 = np.random.random(size=(10,1))*2 + 2
    x4 = np.random.random(size=(10,1))*2 + 2

    y0 = np.zeros(shape=(10,1))
    y1 = np.ones(shape=(10,1))

    plt.scatter(x1,x2, color='g', marker='o')
    plt.scatter(x3,x4, color='r', marker='o')

    dict_data = { 'X1':np.concatenate((x1,x3)), 
                  'X2':np.concatenate((x2,x4)),
                   'Y':np.concatenate((y0,y1))}

    data = pd.DataFrame(dict_data, index=np.arange(20))

我把它作为输出，错误数据必须是一维

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Exception                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-fe81f079ebc6> in <module>
     13 dict_data = { 'X1':np.concatenate((x1,x3)), 'X2':np.concatenate((x2,x4)),'Y':np.concatenate((y0,y1))}
     14 #print(dict_data.shape)
---> 15 data = pd.DataFrame(dict_data, index=np.arange(20).reshape(20))

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in __init__(self, data, index, columns, dtype, copy)
    328                                  dtype=dtype, copy=copy)
    329         elif isinstance(data, dict):
--> 330             mgr = self._init_dict(data, index, columns, dtype=dtype)
    331         elif isinstance(data, ma.MaskedArray):
    332             import numpy.ma.mrecords as mrecords

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _init_dict(self, data, index, columns, dtype)
    459             arrays = [data[k] for k in keys]
    460 
--> 461         return _arrays_to_mgr(arrays, data_names, index, columns, dtype=dtype)
    462 
    463     def _init_ndarray(self, values, index, columns, dtype=None, copy=False):

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _arrays_to_mgr(arrays, arr_names, index, columns, dtype)
   6166 
   6167     # don't force copy because getting jammed in an ndarray anyway
-> 6168     arrays = _homogenize(arrays, index, dtype)
   6169 
   6170     # from BlockManager perspective

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in _homogenize(data, index, dtype)
   6475                 v = lib.fast_multiget(v, oindex.values, default=np.nan)
   6476             v = _sanitize_array(v, index, dtype=dtype, copy=False,
-> 6477                                 raise_cast_failure=False)
   6478 
   6479         homogenized.append(v)

~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/series.py in _sanitize_array(data, index, dtype, copy, raise_cast_failure)
   3273     elif subarr.ndim > 1:
   3274         if isinstance(data, np.ndarray):
-> 3275             raise Exception('Data must be 1-dimensional')
   3276         else:
   3277             subarr = _asarray_tuplesafe(data, dtype=dtype)

Exception: Data must be 1-dimensional

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异常回溯（最后一次最近调用）
在里面
13 dict_data={'X1'：np.连接（（X1，x3）），'X2'：np.连接（（X2，x4）），'Y'：np.连接（（y0，y1））}
14#打印（dict#u data.shape）
--->15数据=局部数据帧（dict_数据，索引=np.arange（20）.重塑（20））
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in\uuuuuu init\uuuuuu（self，data，index，columns，dtype，copy）
328数据类型=数据类型，复制=复制）
329 elif isinstance（数据、指令）：
-->330 mgr=self.\u init\u dict（数据、索引、列、数据类型=dtype）
331 elif isinstance（数据，ma.MaskedArray）：
332将numpy.ma.mrecords作为mrecords导入
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in_init_dict（self、data、index、columns、dtype）
459数组=[k个键的数据[k]
460
-->461将_数组_返回给_mgr（数组、数据名、索引、列、dtype=dtype）
462
463 def_init_ndarray（self、value、index、columns、dtype=None、copy=False）：
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in_arrays\u to_mgr（数组、arr\u名称、索引、列、数据类型）
6166
6167#不要强行复制，因为不管怎么说，都会被排成一排
->6168数组=_均匀化（数组、索引、数据类型）
6169
6170#从BlockManager的角度
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/frame.py in_同质化（数据、索引、数据类型）
6475 v=lib.fast\u multiget（v，oindex.values，默认值=np.nan）
6476 v=_sanitize_数组（v，索引，dtype=dtype，copy=False，
->6477提升（铸造失败=错误）
6478
6479均质。附加（v）
阵列中的~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/series.py（数据、索引、数据类型、复制、提升/转换失败）
3273 elif Subar.ndim>1：
3274如果存在（数据，np.N阵列）：
->3275 raise异常（'数据必须是一维'）
3276其他：
3277 subar=\u asarray\u tuplesafe（数据，dtype=dtype）
例外：数据必须是一维的

生成形状（10,1）的二维数组，但熊猫将数据帧构造为一维数组的集合

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因此，使用

np.random.random（大小=（10））

制作一维数组，然后可以用来制作数据帧。

考虑将

np.random.random（大小=（10,1））*2更改为
np.random.random（大小=10）*2