plot(data(:, 1), data(:, 2), 'ro', 'MarkerSize', 1); 报错为：位置 2 处的索引超出数组边界(不能超出 1)。 应该怎么修改

这个错误是因为你的 `data` 矩阵只有两列，但你尝试使用第二列作为 y 坐标进行绘图。为了修复这个问题，你可以使用正确的列索引来访问 `data` 矩阵的列。例如，如果你想使用第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，你可以修改代码如下：

plot(data(:, 1), data(:, 2), 'ro', 'MarkerSize', 1);

这将使用 `data` 矩阵的第一列作为 x 坐标，第二列作为 y 坐标，并将数据点绘制为红色圆圈，标记大小为 1。请确保你的 `data` 矩阵确实有两列数据。

相关问题

''''冷夜''' for name,groupmin in df.groupby("年"): # print(name)#1960-2012 groupmin.sort_values(by=['日最低温（0.1℃）'], inplace=True, ascending=False) #ascending=True从-1000到0到1000排列 Lye=groupmin[groupmin["日最低温（0.1℃）"] <groupmin["日最低温（0.1℃）"].quantile(0.1)] #取每年前10% # print( groupmin) b=list(Lye.count()) #年冷夜天数 # print('年冷夜天数:',b) #冬季 groupmin1L_1=Lye[Lye['月']==1] groupmin1L_2=Lye[Lye['月']==2] groupmin1L_12=Lye[Lye['月']==12] aL1=list(groupmin1L_1.count()) aL2=list(groupmin1L_2.count()) aL12=list(groupmin1L_12.count()) # AL=aL1+aL2+aL12 # print(AL) AL=aL1[0]+aL2[0]+aL12[0] # print(AL) #冬季暖夜 array = np.asarray(AL) # print(array) x=array print(x) fig,ax=plt.subplots() y=range(0,36) ax.plot(y,x,'ro-',lw=1,markersize=2,label='line1') plt.show() ，runfile('C:/Users/不想太忙/Desktop/实验1-4_2023年/shiyan11.py', wdir='C:/Users/不想太忙/Desktop/实验1-4_2023年') 37 Traceback (most recent call last): File ~\Desktop\实验1-4_2023年\shiyan11.py:427 ax.plot(y,x,'ro-',lw=1,markersize=2,label='line1') File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py:1743 in plot lines = [*self._get_lines(*args, data=data, **kwargs)] File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py:273 in __call__ yield from self._plot_args(this, kwargs) File D:\fanle\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py:399 in _plot_args raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (36,) and (1,)

根据错误信息显示，发现 `x` 和 `y` 的维度不匹配。`x` 的维度是 `(36,)`，而 `y` 的维度是 `(1,)`，所以会报错。

可以通过以下代码修改：

x = np.asarray([AL])
print(x)
fig, ax = plt.subplots()
y = range(0, 36)
ax.plot(y, x[0], 'ro-', lw=1, markersize=2, label='line1')
plt.show()

这里使用 `np.asarray()` 将 `AL` 转换为数组，并且将其外面套一个列表，以便 `x` 和 `y` 的维度匹配。

逐行解释下面的代码：% 构建带权邻接矩阵 distances = squareform(pdist([x, y])); adjacency_matrix = distances; adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf; % 使用 minspantree 函数计算最小生成树 g = graph(adjacency_matrix); mst = minspantree(g); % 绘制图形 figure; scatter(26, 31, 'filled', 'b'); % 标记中心的位置 plot(mst, 'XData', x, 'YData', y, 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 4, 'NodeColor', 'r', 'EdgeColor', 'b'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on; scatter(26, 31, 'filled', 'ro'); % 标记中心的位置 plot(x_center,y_center,'rp','MarkerSize',10,'MarkerFaceColor','y'); title('Minimum Spanning Tree'); hold on;

这段代码的作用是构建带权邻接矩阵，计算最小生成树，并绘制图形。下面是对每行代码的解释：

1. `distances = squareform(pdist([x, y]));`：使用`pdist`函数计算点(x, y)之间的距离，并通过`squareform`函数将结果转换为距离矩阵。

2. `adjacency_matrix = distances;`：将距离矩阵赋值给邻接矩阵。

3. `adjacency_matrix(adjacency_matrix == 0) = inf;`：将邻接矩阵中为0的元素替换为无穷大(inf)，以表示两个点之间没有边相连。

4. `g = graph(adjacency_matrix);`：使用邻接矩阵创建一个图对象。

5. `mst = minspantree(g);`：使用`minspantree`函数计算最小生成树。

6. `figure;`：创建一个新的图形窗口。

7. `scatter(26, 31, 'filled', 'b');`：在图中以蓝色实心圆点标记位置为(26, 31)的中心点。

8. `plot(mst, 'XData', x, 'YData', y, 'LineWidth', 1, 'MarkerSize', 4, 'NodeColor', 'r', 'EdgeColor', 'b');`：绘制最小生成树，使用红色节点和蓝色边线，节点大小为4，线宽为1。

9. `title('Minimum Spanning Tree');`：设置图的标题为"Minimum Spanning Tree"。

10. `hold on;`：保持当前图形，并在其上绘制后续的图形元素。

11. `scatter(26, 31, 'filled', 'ro');`：在图中以红色实心圆点标记位置为(26, 31)的中心点。

12. `plot(x_center, y_center, 'rp', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'y');`：在图中以黄色填充的红色五角星标记中心点的位置。

13. `title('Minimum Spanning Tree');`：再次设置图的标题为"Minimum Spanning Tree"。

14. `hold on;`：保持当前图形，并在其上绘制后续的图形元素。

这段代码的目的是计算最小生成树，并将最小生成树的结果以及其他点在图中进行可视化展示。