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

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (125000,) and (125001,)

这个错误提示 "ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (125000,) and (125001,)" 是在说明当你试图进行某种数学运算或数据处理时，两个输入变量 `x` 和 `y` 的形状不匹配。其中 `(125000,)` 和 `(125001,)` 分别代表 `x` 和 `y` 的维度分别是1维并且长度分别为125000和125001。

Python 数学库（如NumPy）在进行矩阵运算或向量操作时，通常期望输入数据的形状在第一个维度（行数或列数）上是一致的，这样才能进行相应的计算。在这个例子中，由于 `x` 的长度比 `y` 少1，所以无法直接相加、相乘或其他需要形状匹配的操作。

解决这个问题的方法通常是将其中一个数组调整为与另一个相同的形状。如果你想要保持 `y` 的完整形状，可以尝试在 `x` 后添加一行全零值，或者如果 `x` 有更多的维度，那么你需要确保你在正确的维度上匹配。例如：

# 如果x是1维，y是2维，可能是y的最后一行有问题
x_padded = np.pad(x, pad_width=((0, 0), (0, 1)), mode='constant')

# 或者如果x是2维，y是1维，可能是x的最后一列有问题
y_padded = np.concatenate((y, np.zeros((y.shape[0], 1))), axis=1)

完成上述操作后，你应该就可以安全地执行你的计算了。记得在操作完成后检查结果是否满足预期。

运行上述代码特报错x and y must have same first dimension, but have shapes (1000,) and (1,)

这个错误提示 "x and y must have same first dimension, but have shapes (1000,) and (1,)" 是因为在NumPy操作中，当试图相加、相乘或进行其他元素级别的操作时，如果两个数组的形状（即维度和大小）不匹配，就会抛出这样的错误。

例如，在上面的代码片段中，`np.sin(2 * np.pi * 10 * t)` 和 `np.sin(2 * np.pi * 50 * t)` 都是长度为1000的一维数组，但是当尝试将它们相加形成 `signal` 时，如果 `filtered_freqs` 是一个单独的元素（形状为 `(1,)`），当你尝试用它去索引 `fft_signal` 或者 `filtered_fft` 时，会因为维度不一致而引发错误。

解决这个问题的方法通常是确保你的操作涉及到的数组在需要相加或操作的地方具有相同的维度。比如，如果你想要基于特定频率筛选，你应该创建一个长度等于 `signal` 的一维数组来表示哪些频率应该保留。如果 `filtered_freqs` 是你想保留的频率列表，你可以这样做：

# 将 filtered_freqs 转换为长度与 signal 相同的一维数组
filtered_freqs_idx = np.array(list(map(lambda f: np.where(freqs == f)[0][0], filtered_freqs)))

filtered_fft = [fft_signal[idx] for idx in filtered_freqs_idx]

这将确保 `filtered_fft` 和 `fft_signal` 具有相同的维度，以便进行后续的操作。