这个错误通常发生在使用布尔索引或索引数组时，索引的维度不匹配。例如，如果你的数组是2维的，但是你使用的布尔索引或索引数组的维度是18，就会出现这个错误。

下面是几种解决方法：

1. 确保布尔索引或索引数组的维度与要索引的数组的第0维度匹配。你可以使用reshape()函数改变布尔索引或索引数组的形状以匹配数组的形状。

import numpy as np

# 创建一个2维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个布尔索引数组
bool_index = np.array([True, False])

# 将布尔索引数组的形状改为和arr相同
bool_index = bool_index.reshape(arr.shape[0],)

# 使用布尔索引对arr进行索引
result = arr[bool_index]
print(result)

2. 检查索引数组的维度是否正确。如果你使用的是索引数组，而不是布尔索引数组，确保索引数组的维度与要索引的数组的第0维度匹配。

import numpy as np

# 创建一个2维数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建一个索引数组
index = np.array([0, 2])

# 使用索引数组对arr进行索引
result = arr[index]
print(result)

确保布尔索引或索引数组的维度与要索引的数组的第0维度匹配，可以避免出现“布尔索引与索引数组在第0维度不匹配；维度为2，但相应的布尔维度为18。”的错误。