该函数在python中工作不正常

我试图预测未来的石油价格，但在此之前，我编写了一个简单的函数，使用matplotlib可视化查看日期与价格比较。然而，代码中有一些错误，我无法找到应该通过的内容。 代码如下：

dates=[]
prices=[]

def getdata(filename):
    with open(filename,'r') as csvfile:
        csvFilereader=csv.reader(csvfile)
        next(csvFilereader)
        for row in csvFilereader:
            dates.append(int(row[4].split('-')[0]))
            prices.append(float(row[2]))
    return
def predicted_price(dates, prices, x):

    dates=np.reshape(dates,len(dates),1)

    svr_linear= SVR(kernel='linear', C=1e3)
    svr_poly= SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)
    svr_rbf= SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)

    svr_linear.fit(dates,prices)
    svr_ploy.fit(dates,prices)
    svr_rbf.fit(dates,prices)

    plt.scatter(dates,prices, color='black', label='Data')
    plt.plot(dates, svr.rbf.predict(dates), color='red', label='RBF Model')
    plt.plot(dates, svr.poly.predict(dates), color='blue', label='Poly Model')
    plt.plot(dates, svr.linear.predict(dates), color='green', label='Linera Model')

    plt.xlabel('Dates')
    plt.ylabel('Prices')
    plt.title('Regression')

    plt.legend()
    plt.show()

    return svr_rbf.predict(x[4]), svr_linear(x[4]), svr_poly(x[4])

getdata('D:\\android\\trans1.csv')

predicted_prices=predicted_price([dates,prices,10])
print(predicted_prices) 

以下是错误：

TypeError: Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-935270aaab8d> in <module>()
     38 getdata('D:\\android\\trans1.csv')
     39 
---> 40 predicted_prices=predicted_price([dates,10.2,10])
     41 print(predicted_prices)



TypeError: predicted_price() missing 2 required positional arguments: 'prices' and 'x'

TypeError:回溯（最近一次调用）
在（）
38 getdata（'D:\\android\\trans1.csv'）
39
--->40预测价格=预测价格（[日期，10.2,10]）
41打印（预计价格）
TypeError:predicted_price（）缺少2个必需的位置参数：“prices”和“x”

以下是数据快照： 改变

predicted_prices=predicted_price([dates,10.2,10])

到

因为，

predicted\u price

需要三个参数，而您只给出了一个

list

，

[日期，10.2,10]

更改

predicted_prices=predicted_price([dates,10.2,10])

到

---

因为，

predicted_price

需要三个参数，而您只给出一个是

list

，

[dates，10.2,10]

predicted_price（*[dates，prices，10]），所以您需要扩展列表中提供的变量，方法是添加*将参数包装在列表中，但是它们必须是单参数：

predicted_prices=predicted_prices（dates，10.2，10）

BugHunter我尝试了你的方法，但后来出现了这个错误：预期2D数组，改为1D数组：数组=[19.19.19…22.20.23]。使用数组重塑数据。如果数据具有单个特征或数组，则重塑（-1，1）。如果数据包含单个样本，则重塑（1，-1）。预测价格（*[dates，prices，10]），您需要通过添加*扩展列表中提供的变量，将参数包装在列表中，但是它们必须是单参数：

predicted_prices=predicted_prices（dates，10.2，10）

BugHunter我尝试了你的方法，但后来出现了这个错误：预期2D数组，改为1D数组：数组=[19.19.19…22.20.23]。使用数组重塑数据。如果数据具有单个特征或数组，则重塑（-1，1）。如果数据包含单个样本，则重塑（1，-1）。我尝试过，但随后出现错误：预期为2D数组，改为1D数组。也许您的函数调用应该是

预测价格（日期，价格，10）

并根据

x[4]

在函数中，参数值

10

似乎也不正确。如果我只传递参数作为预测价格（日期、价格，10），则1D错误会发生。我找不到问题所在。我尝试了一下，但出现了错误：预期的2D数组，改为1D数组。也许您的函数调用应该是

预测价格（日期，价格，10）

并根据

x[4]

在函数中，参数值

10

似乎也不正确。如果我只传递参数作为预测价格（日期、价格，10），则1D错误会发生。我找不到问题所在。