Python ValueError:无法将输入数组从形状（11253,1）广播到形状（11253）

我正在使用此方法创建一个神经网络，并将错误“ValueError:无法将输入数组从形状（11253,1）”广播到形状（11253），行：

trainPredictPlot[look\u back:len（trainPredict）+look\u back]=trainPredicty

我的代码是：

import csv
import math
import numpy as np 
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

X1 = [1:16801] #16,800 values
Y1 = [1:16801]#16,800 values

train_size = int(len(X1) * 0.67)
test_size = len(X1) - train_size

train, test = X1[0:train_size,], X1[train_size:len(X1),]
def Data(X1, look_back=1):
     dataX, dataY = [], []
     for i in range(len(X1)-look_back-1):
         a = X1[i:(i+look_back), 0]
         dataX.append(a)
         dataY.append(Y1[i + look_back, 0])
     return numpy.array(dataX), numpy.array(dataY)

look_back = 1
trainX, testX = Data(train, look_back)

testX, testY = Data(test, look_back)

look_back = 1
trainX, testX = Data(train, look_back)

testX, testY = Data(test, look_back)


trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)

trainPredictPlot = numpy.empty_like(Y1)
trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back] = trainPredict

testPredictPlot = numpy.empty_like(Y1) 
testPredictPlot[len(trainPredict)+(look_back*2)+1:len(X1)-1] = testPredict

X1的值为16800，如下所示：

[0.03454225 0.02062136 0.00186715 ... 0.92857565 0.64930691 0.20325924]

我的Y1数据如下所示：

[ 2.25226244  1.44078451  0.99174488 ... 12.8397099   9.75722427 7.98525797]

我的回溯错误消息是：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-e4da8990335b> in <module>()
    116 trainPredictPlot = numpy.empty_like(Y1)
    117 
--> 118 trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back] = trainPredict
    119 
    120 testPredictPlot = numpy.empty_like(Y1)

ValueError: could not broadcast input array from shape (11253,1) into shape (11253)

ValueError回溯（最近一次调用）
在（）
116 trainPredictPlot=numpy.empty_like（Y1）
117
-->118列车预测图[回顾：len（列车预测）+回顾]=列车预测
119
120 testPredictPlot=numpy.empty_like（Y1）
ValueError:无法将输入数组从形状（11253,1）广播到形状（11253）

在分配之前，将

trainPredict

从二维数组转换为一维向量：

trainPredictPlot[look_back:len(trainPredict)+look_back] = trainPredict.ravel()

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谢谢您的回复，我仍然收到与您相同的错误before@Asif.Khan，打印的输出是什么（类型（trainPredict））；打印（trainPredict.shape）类型的输出是：“class'numpy.ndarray'>”，形状是：（11253，1）谢谢你，这已经奏效了，但我现在在“testPredictPlot[len（trainPredict）+（look_back*2）+1:len（X1）-1]=testPredict”行中遇到了同样的错误。输出为：“class'numpy.ndarray'>”，形状为：（5542,1）。如果我尝试使用.ravel（），我会得到一条很长的错误消息，最后是“ValueError:ordinal必须>=1”？有没有可能在这方面得到帮助？@Asif.Khan，你能提供一个小的可复制数据集？这样我们就可以重现这个错误…你试过搜索吗？