ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (34,) and (1,)

这个错误通常出现在你使用 matplotlib 绘图时，x 和 y 坐标轴的维度不匹配。这意味着你提供的 x 和 y 数据的长度不同。

要解决这个问题，你需要确保传递给 matplotlib 的 x 和 y 数据长度相同。可以通过检查数组的形状来确定它们是否具有相同的长度。如果它们的长度不同，你可以考虑对数据进行适当的处理，以便使它们具有相同的长度。

另外，如果你使用的是 pandas DataFrame，你可以使用 `reset_index()` 方法来重新设置索引，以确保 x 和 y 数据的长度相同。例如：`df.reset_index(inplace=True)`。

相关问题

raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (1,) and (78721,)

这个错误是由于在使用某个函数时，输入的x和y的维度不匹配而引起的。具体来说，x和y的第一个维度必须相同，但是在这个例子中，x和y的第一个维度分别是1和78721，不匹配。要解决这个问题，你需要检查你的代码，确保在使用函数时x和y的维度是匹配的。你可以使用numpy的reshape函数来调整数组的形状，以确保它们的第一个维度匹配。

raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (100,) and (102,)

这个错误是由于切分窗口大小不匹配导致的。由于窗口大小不一定能够整除数据长度，因此最后一个窗口的长度可能会不同。

为了解决这个问题，你可以在切分数据之前，使用`np.pad`函数将最后一个窗口的数据填充到与其他窗口相同的长度。修改代码如下：

window_size = 100  # 窗口大小

# 切分数据
num_windows = len(filtered_flow) // window_size
flow_windows = np.array_split(filtered_flow[:num_windows*window_size], num_windows)

# 填充最后一个窗口
last_window_size = len(filtered_flow) - num_windows*window_size
if last_window_size > 0:
    last_window = np.pad(filtered_flow[-last_window_size:], (0, window_size - last_window_size), mode='constant')
    flow_windows.append(last_window)

# 绘制切分后的数据
fig, axs = plt.subplots(num_windows+1, figsize=(10, 5*(num_windows+1)), sharex=True)

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.plot(time[i*window_size:(i+1)*window_size], flow_windows[i])
    ax.set_ylim(-0.7, 0.7)
    ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=10)
    ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=10)
    ax.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.5, color='gray')

plt.tight_layout()
plt.show()

这样，最后一个窗口的数据将被填充到与其他窗口相同的长度，从而解决了维度不匹配的问题。