Dimensions of C (10, 1) should be one smaller than X(200) and Y(200) while using shading='flat' see help(pcolor)这个报错是什么意思
时间: 2024-03-04 17:48:21 浏览: 18
这段代码中定义了两个函数,`cust_pcolor` 和 `cust_semilogx`。
`cust_pcolor` 函数接受五个参数:`AX`,`X`,`Y`,`C` 和 `title`。它使用 `AX.pcolor` 方法在坐标系 `AX` 中创建一个颜色图,并将 `C` 值映射到颜色图中。然后,它将 `AX` 的坐标轴设置为相等,并关闭坐标轴。它还设置 `AX` 的标题为 `title`,并添加一个颜色条。
`cust_semilogx` 函数接受四个参数:`AX`,`X`,`Y`,`xlabel` 和 `ylabel`。它使用 `AX.semilogy` 方法将 `Y` 数组的对数值绘制在 `AX` 中。如果 `X` 不是 `None`,则还会将 `X` 数组作为 `X` 轴坐标。它还设置 `AX` 的 X 轴标签为 `xlabel`,设置 Y 轴标签为 `ylabel`。
至于您提到的报错,它的意思是 `C` 数组的第一维大小应该比 `X` 和 `Y` 数组的大小小 1,当 `shading='flat'` 时。您可以查看 `pcolor` 方法的帮助文档来了解更多信息。可能需要检查输入数组的大小是否正确。
相关问题
RuntimeError: Number of dimensions of repeat dims can not be smaller than number of dimensions of tensor
这个错误通常发生在使用torch.repeat()函数时,重复维度的数量小于tensor的维度数量。解决方法是检查repeat_dims的数量是否正确,并确保它们与tensor的维度数量相同。例如,如果你有一个形状为(3, 4, 5)的tensor,你想要沿着第二个维度重复两次,可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
repeat_dims = (1, 2)
x = x.repeat(*([1] * len(repeat_dims)), 2)
print(x.shape)
```
这将在第二个维度上重复两次,输出的张量形状为(3, 8, 5)。
ValueError: Minimum of desired feature range must be smaller than maximum. Got (1, -1).
这个错误通常是因为你在使用某些函数时,输入的参数不符合要求。在这种情况下,你输入了一个范围,但是最小值比最大值还要大,这显然是不合理的。
解决这个问题的方法是检查你的代码,查看哪个函数或变量导致了这个错误。然后修改参数,确保最小值小于最大值。例如,如果你使用了scikit-learn的MinMaxScaler函数,则需要将范围设置为(0,1)而不是(1,-1)。