正文

# 从X和Y中取出相应步长对应的数组并保存至x_data和y_data中 
x_data = [] 
y_data = [] 
for i in range(len(K) - 24*n + 1): 
    x_data.append(X[i:i + 24*n, :]) 
    y_data.append(Y[i + 24 * n:i + 24 * n + 24 * n, :]) 
# 将x_data和y_data转为ndarray 
n_train_hours = 24*365 
x_train = np.array(x_data)[: n_train_hours, :, :] 
y_train = np.array(y_data)[: n_train_hours, :, :] 
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上述代码最后一排报错

该报错是指y_data转为array之后变成了一维数组，而我要取三维的数据，两者维度不符合。
于是我做了这样一个工作：

# 检查y_data中的每个二维数组的shape 
for i in range(len(y_data)): 
    print(y_data[i].shape) 
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得到如下输出：

原本y_data当中应该所有数组是同样的shape，即（216，1），但通过循环打印发现shape不一致，导致多维列表转成了一维数组，出现了上述报错。
最终发现问题来源于循环，改为以下代码：

x_data = [] 
y_data = [] 
for i in range(len(Y) - 24 * n - 24 * n + 1): 
    x_data.append(X[i:i + 24*n, :]) 
    y_data.append(Y[i + 24*n:i + 24*n + 24*n, :]) 
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