pythonでの回帰分析でエラーが出てしまいます

前提・実現したいこと

モンテカルロ法で0<=x<=1,0<=y<=1, y>=x^2 ∧ x>=y^2で囲まれる面積を求めその面積が1/3に収束することを示すプログラムを作っています。サンプル数と誤差の二乗を両対数グラフでプロット、フィッティングを行おうと思っていますが、以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[    100    1000   10000  100000 1000000].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

該当のソースコード

python
import random

def area(n):
    count = 0
    for i in range(0,n):
        
         x = random.random()
         y = random.random()
         if y >= x*x and x >= y*y:
            count += 1
    return count / n

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plot
from sklearn import linear_model

def area_a(n):
    xdata = []
    ydata = []
    m = int(input("データの個数"))
    for i in range(0,m):
        p = int(input("点の数"))
        s = [0]*n
        for k in range(0,n):   
            s[k] = area(p)
        print([p, np.mean(s)])
        xdata += [p]
        ydata += [(1/3 - np.mean(s))**2]
    plot.xscale("log")
    plot.yscale("log")
    x = xdata
    y = ydata
    clf = linear_model.LinearRegression()
    clf.fit(x, y)
    
    
    print("回帰係数　= ", clf.coef_)
    print("切片: ", clf.intercept_)
    print("R^2 = ",clf.score(x, y))
    plot.xlabel("sample")
    plot.ylabel("error")
    plot.scatter(x,y)
    plot.plot(x, clf.predict(x))
    plot.show()