Python线性回归预测错误-数组问题

Question

当我尝试在线性回归上使用.predict时，抛出以下错误：

ValueError：预期的2D数组，而是标量数组：数组= 80。如果数据具有单个功能，则使用array.reshape（-1，1）调整数据的形状；如果包含单个样本，则使用array.reshape（1，-1）调整数据的形状。

我不太了解重塑功能以及为什么需要它。有人可以向我解释这是什么，以及如何将其用于对我的模型进行预测吗？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = np.array([95,85,80,70,60])
y = np.array([85,95,70,65,70])
x = x.reshape(-1,1)
y = y.reshape(-1,1)
plt.scatter(x,y)
plt.show()

reg = LinearRegression()
reg.fit(x,y)

reg.predict(80)

Answer 1

reg.predict([[80]])