首先，”ValueError:cannot concatenate object of the shape(X,)”这个错误通常是由于numpy中的concatenate函数在拼接数组时发生了类型错误导致的。
具体来说，当你尝试使用concatenate函数拼接数组时，源数组的维度可能不一致，从而导致无法正确拼接。比如，如果你想要将两个一维的数组拼接成一个二维的数组，那么你需要把它们都转换成二维数组后再进行拼接。
解决这个问题的方法一般有以下几种：
1.检查源数组的维度，确保它们的维度一致。
2.如果源数组的维度不一致，可以使用reshape函数将它们转换成一致的维度后再进行拼接。
3.可以尝试使用vstack或hstack函数来代替concatenate函数，这些函数可以根据需要自动调整被拼接数组的维度。
4.对于特殊情况，你也可以使用append函数来添加单个元素到数组中，或使用insert函数来在指定位置插入一个元素。
下面是一个使用numpy进行数组拼接的示例：
import numpy as np
#创建两个numpy一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
#拼接一维数组
c = np.concatenate((a, b))
print(c) #[1, 2, 3, 4, 5, 6]
#创建两个numpy二维数组
d = np.array([[1],[2],[3]])
e = np.array([[4, 5, 6]])
#拼接二维数组
f = np.concatenate((d, e), axis=1) #axis参数指定沿着哪个轴进行拼接
print(f) #[[1, 4, 5, 6], [2, 4, 5, 6], [3, 4, 5, 6]]
总之，一般情况下，遵循numpy函数的规范用法，检查代码中是否存在错误，就可以解决大部分的numpy报错问题。