在開發的過程中遇到乙個問題，就是需要把numpy作為pandas的乙個元素進行儲存，注意不是作為一列元素。但是實踐的過程中卻不順利，會報錯，現在我解決了這個問題，並且把心得和理解分享出來，希望能幫到後來人。
1.新建一些偽資料，用於儲存
import numpy as np
l1 = [1,2,3,4]
l2 = [.1,.2,.3,.4]
lists = np.array([l1,l2])
labels = [1,0]
2.新建dataframe進行儲存並且顯示
df["list"] = lists
df["label"] = labels
print(df)
這時程式報錯：
raise exception('data must be 1-dimensional')
exception: data must be 1-dimensional
錯誤出現在df["list"] = lists，錯誤的原因是lists不是一維資料（data must be 1-dimensional），為什麼會出現這個問題呢？
原因在lists = np.array([l1,l2])，lists成為了二維的np.array，shape為（2，4）。
如何解決呢？需要把np.array轉為list，就變為一維資料了
3.修正**
import numpy as np
l1 = [1,2,3,4]
l2 = [.1,.2,.3,.4]
lists = np.array([l1,l2])
lists = list(lists)
labels = [1,0]
df = pd.dataframe()
df["list"] = lists
df["label"] = labels
print(df)
0 [1.0, 2.0, 3.0, 4.0] 1
1 [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] 0
可能會有些朋友覺得**有些麻煩，為什麼先用np.array([l1,l2])轉換為np.array再用list(lists)轉換為list，其實這是為了模擬真實使用場景。一般我們接觸到的資料都是np.array，再儲存為pandas，就會報錯（data must be 1-dimensional），解決方法就是轉換為list。
numpy.array和list區別是什麼呢？後面我會通過乙個部落格來好好闡述一下。
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