ValueError: 数量错误的项目传递 - 意义和建议？

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ValueError: 数量错误的项目传递 - 意义和建议？

我收到了错误信息：ValueError: Wrong number of items passed 3, placement implies 1，而且我很难确定问题出在哪里以及如何开始解决。

我实际上不理解这个错误的意义，这使得我很难进行故障排除。我还在我的Jupyter Notebook中包含了触发错误的代码块。

数据很难附加，所以我不希望有人试图为我重新创建这个错误。我只是想要一些关于如何解决这个错误的反馈。

我的代码如下：

def predictAll(theta, nugget, trainX, trainY, testX, testY, testSet, title):
    gp = gaussian_process.GaussianProcess(theta0=theta, nugget =nugget)
    gp.fit(trainX, trainY)
    predictedY, MSE = gp.predict(testX, eval_MSE = True)
    sigma = np.sqrt(MSE)
    results = testSet.copy()
    results['predictedY'] = predictedY
    results['sigma'] = sigma
    print ("Train score R2:", gp.score(trainX, trainY))
    print ("Test score R2:", sklearn.metrics.r2_score(testY, predictedY))
    plt.figure(figsize = (9,8))
    plt.scatter(testY, predictedY)
    plt.plot([min(testY), max(testY)], [min(testY), max(testY)], 'r')
    plt.xlim([min(testY), max(testY)])
    plt.ylim([min(testY), max(testY)])
    plt.title('Predicted vs. observed: ' + title)
    plt.xlabel('Observed')
    plt.ylabel('Predicted')
    plt.show()
    return gp, results
gp_dailyElectricity, results_dailyElectricity = predictAll(3, 0.04, trainX_dailyElectricity, trainY_dailyElectricity, testX_dailyElectricity, testY_dailyElectricity, testSet_dailyElectricity, 'Daily Electricity')

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