擅长:python、mysql、java
<p>好吧,这有点像它说。你正在给一个1D数组提供一个2D数组。在</p>
<p>在Numpy.log10给你一个数组,其中每个值都是你输入的任何内容的日志(如果它是负数,则返回Nan check),其形状与你输入的内容的形状相同。在</p>
<p>你不太清楚你想要预测什么,所以我假设你想对这样的矩阵做线性重线性[log\utstress,log_tStrain],这样你就可以预测log_tStress over log_tStrain(反之亦然)</p>
<p>我不能帮你太多,因为我不知道什么是日志或它看起来如何。我可以假设日志是你的训练数据。如果你想单独预测训练数据,你必须给它的矩阵另一个维度(与训练数据是什么都相关的东西),但是如果你对这个索引什么都不知道,也可以</p>
<p>.Fit需要以下参数:</p>
<p>X-培训数据[样本数,特征]</p>
<p>目标的形状</p>
<p>在这里,我将链接文档以便您可以查看:<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html" rel="nofollow noreferrer">http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html</a></p>