针对这个问题，我也是找了很久才找到答案，现在让我们来看看是如何解答的。

背景：

我的需求是在Android开发的项目中，需要获取蓝牙的数据然后通过chaquo传参数给深度学习的模型，模型得到一个resultcode返回给安卓端。

问题所在

深度学习开发的师兄提供给我preidict函数的接口，该函数用于预测行为。函数的参数是python中大名鼎鼎的numpy的NDArray对象，在本项目中要求是要20*3维的numpy数组，也就是：array[20][3]

第一次做法：

第一次我没想太多，我想着numpy对应的不也是数组嘛，所以我用java简单整理了数据发了一个float array[20][3]数组给python端，结果却爆了错。我第一次尝试的代码如下：

PyObject obj1 = py.getModule("Deployment").callAttr("predict"
                                                ,conbinedArray );
                                                                          

代码解析：其实就是调用了Deployment.py脚本下的predict方法，并且传了一个二维数组(20*3)conbinedArray

但噩梦此拉开帷幕。

报错

此时通过debug，try-catch等一系列操作下来发现，chaquo报TypeError错误如下（复制未完全）。

com.chaquo.python.PyException: TypeError: predict() takes 1 positional argument but 3 were given.

意思就是，这个函数仅仅接受一个参数，而我提供了3个。

疑问

这下子就会很纳闷了，predict函数确实是一个参数没错，但是是一个numpy的二维数组呀，我用java传一个二维数组过去难道不正确吗？
这个疑问一直伴随了我一天，后面搜到以下方法，能够解决这个问题。

解决方案

先贴代码

PyObject np = py.getModule("numpy"); // 初始化numpy模块
// 调用numpy.array()函数，例如numpy.array([1,2,3]) --> [1,2,3]
PyObject conbined_final = np.callAttr("array",conbinedArray[0]);
// 调用numpy.expand_dims(array,0 or 1）函数，例如
// numpy.expand_dims([1,2,3],0） --> [[1,2,3]]
// numpy.expand_dims([1,2,3],1） --> [[1],[2],[3]]
// 这个函数就是给array添加维度
conbined_final = np.callAttr("expand_dims", conbined_final, 0);
//这个for循环就是把java中的二维数组中的每一行都转换为一个array例如[1,2,3]
// 然后调用numpy的append方法，一个个添加到conbined_final数组中，我在后面放了张图片，大家可以理解一下
for (int i=1; i < conbinedArray.length; i++){
	// 假设下面这行获得一个[[1,2,3]]
    PyObject temp_arr = np.callAttr("expand_dims", conbinedArray[i], 0);
    // 假设已存在conbined_final=[[6,6,6]]
    // 那么下面这行得到的结果就是[[6,6,6],[1,2,3]]
    //也就是说，我们用java代码调用python numpy库合成了一个predict的函数参数
    conbined_final = np.callAttr("append", conbined_final, temp_arr, 0);
}
// 此时我们就可以放心大胆地把生成的对象发送给脚本了
PyObject obj1 = py.getModule("Deployment").callAttr("predict",conbined_final );
// 获取结果
int result = obj1.toJava(int.class);

谢谢大家的阅读，欢迎评论交流。