运行代码发现了IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed这个报错，
后来去百度发现是这段代码出了问题
tp, fp, precision_all, strResults, f1_all, acc_all, mcc_all = calculate_performance(y_val, y_predict_cv, 'val')因为定义的calculate_performance里面要求的数据是有两个索引，但是这些数据是一维的，所以才会报这个错误。后来学习发现了.reshape这个用法改变数组的形状。reshape(-1,1)是将一维数据在行上变化，而reshape(1,-1)是将一维数据在列上变化。这里-1是指未设定行数，程序随机分配，所以这里-1表示任一正整数，所以reshape(-1,1)表示（任意行，1列）
下面举个具体的例子：
import numpy as npa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #定义一个两行三列的数组print(a)b=a.reshape(-1,1) #将a数组改编为一行任意列的数组print(b)c=a.reshape(1,-1) #将a数组改编为任意行一列的数组print(c)输出的对应结果为
[[1 2 3] [4 5 6]][[1] [2] [3] [4] [5] [6]][[1 2 3 4 5 6]]以上方法完美的解决了这个错误，所以当我们遇到需要改变数组的形状时，可以巧妙的去运用reshape去改变数组的形状来解决这个问题。
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