x and y must have same first dimension, but have shapes (1955,) and (79,)

这是一个错误提示，提示说 x 和 y 的第一个维度必须相同，但它们的形状是 (1955,) 和 (79,)。这意味着你正在执行一个需要相同数据形状的操作，但你的输入数据不符合要求。你需要检查你的代码并确保 x 和 y 的形状是一致的。常见的方法是调整数组形状或使用广播（broadcasting）来扩展较小的数组以匹配较大的数组的形状。

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 (132,) and (38,)

这个错误是因为你传递给某个函数的参数x和y的长度不一致。在这个特定的情况下，x的长度是132，而y的长度是38，它们的长度必须相同。

要解决这个问题，你需要检查代码中传递x和y的地方，并确保它们的长度相同。你可以使用numpy库中的函数来调整它们的长度。

例如，你可以使用numpy库中的resize函数来调整它们的长度：

import numpy as np

x = np.resize(x, (38,))

这将把x的长度调整为38，以便与y的长度相匹配。

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。