DataArray must be 2d

抱歉，我之前的回答可能有误导性。根据您的错误消息，“DataArray must be 2d”，这意味着.plot.contour方法需要一个二维的DataArray来绘制轮廓图。

根据您的代码，您使用了.sel方法选择了特定的经纬度范围和时间步长，但是您可能需要进一步处理数据以获得一个二维的DataArray。

您可以尝试使用.mean或.sum等聚合函数来减少数据的维度，例如对时间进行求平均值或求和，以便得到一个二维的DataArray。然后，您可以使用.plot.contour方法来绘制轮廓图。

如果您需要进一步的帮助，请提供更多关于数据集和您想要实现的目标的详细信息，我将尽力提供更准确的建议。

相关问题

ValueError: 'vertices' must be 2D with shape (N, 2), but your input has shape ()

这个错误提示 `ValueError: 'vertices' must be 2D with shape (N, 2), but your input has shape ()` 是在处理图形数据时遇到的问题，特别是当你使用某些需要二维顶点数组（`vertices`）的库，例如 matplotlib、networkx 或 Pygame 等。

`vertices` 通常表示的是图形中的顶点坐标，它应该是一个二维数组，每一行代表一个顶点的 x 和 y 坐标。形状 `(N, 2)` 意味着有 N 个顶点，每个顶点有两个属性（通常是横坐标和纵坐标）。但是，你的输入却是一个一维的空数组（shape ()），这意味着没有提供任何有效的顶点信息。

解决这个问题的方法是检查你传递给函数的 `vertices` 参数是否正确。如果你是从文件或者其他数据源读取的，确保它们已经按照正确的二维格式被加载。如果是一个列表或其他数据结构，可能需要将其转换成适当的形式，例如：

# 假设 vertices_data 是一个只有一维的列表
vertices_data = [[x1, y1], [x2, y2], ...]  # 每个元素是一对坐标

# 转换为二维数组
vertices = np.array(vertices_data).reshape(-1, 2)

这里，`np.reshape` 函数用于从一维数组转换到二维，`-1` 表示最后一个维度的大小由前面的维度自动计算得出。

一旦你的 `vertices` 是正确的二维数组，错误应该就能被解决了。

Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 12, in <module> r = pd.Series(r) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 470, in __init__ data = sanitize_array(data, index, dtype, copy) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\construction.py", line 647, in sanitize_array subarr = _sanitize_ndim(subarr, data, dtype, index, allow_2d=allow_2d) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\construction.py", line 698, in _sanitize_ndim raise ValueError("Data must be 1-dimensional") ValueError: Data must be 1-dimensional还出现报错

这个错误提示是因为 `r` 不是一个一维数组，而是一个多维数组或列表。在使用 `pd.Series()` 函数创建 Pandas Series 对象时，输入的数据必须是一维的。你可以使用 NumPy 的 `flatten()` 方法将多维数组转换为一维数组，或者使用列表推导式将列表转换为一维数组，具体操作如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 将多维数组 r 转换为一维数组
r = np.array(r)
r = r.flatten()

# 或者，将列表 r 转换为一维数组
r = np.array([item for sublist in r for item in sublist])

处理完数据后，再重新调用 `pd.Series()` 函数创建 Pandas Series 对象即可。