上述代码报错：ValueError: 'pts' must be 2D with shape (N, 2), but your input has shape (2, 50)

这个错误提示说明在尝试对散点进行旋转时，输入的点（pts）维度不符合预期。在`transform_angles`函数中，它期望一个二维数组，形状应该是 `(N, 2)`，其中 `N` 是点的数量，每行代表一个点的 x 和 y 坐标。

你提供的 `np.deg2rad([45])` 只是一个角度值，而 `(x, y)` 应该是包含所有点的二维数组，例如：

points = np.column_stack((x, y))  # 将x和y列联成一个二维数组
rotation = ax.transData.transform_angles(np.deg2rad(points), points)  # 现在pts应该是一个形状为(50, 2)的数组

确保将 `(x, y)` 或 `points` 转换成正确的二维形式，然后再进行旋转操作。如果你只有一个角度值，你需要遍历所有的点来分别应用这个角度：

rotations = [np.deg2rad(angle) for angle in rotation]
rotated_scat = [scat.rotate(rotation, anchor=(x, y)) for x, y, rotation in zip(x, y, rotations)]

这会为每一个点独立地计算旋转。

相关问题

使用pandas.merge_asof报错：ValueError:left keys must be sorted

`pandas.merge_asof()` 方法是用来合并两个按照时间顺序排列的数据集的，但是在使用该方法时需要注意数据是否已经按照时间顺序排列。提示中的错误信息 "ValueError: left keys must be sorted" 说明左侧的数据集的关键字没有被按照时间顺序排列。

要解决这个问题，可以按照如下步骤进行：

1. 确认左侧的数据集按照关键字的时间顺序排列。如果没有排序，需要使用 `sort_values()` 方法进行排序。例如：

left_df = left_df.sort_values('time')

其中，`left_df` 为左侧数据集，`time` 为按照时间顺序排列的关键字。

2. 确认右侧的数据集按照关键字的时间顺序排列。如果没有排序，需要使用 `sort_values()` 方法进行排序。例如：

right_df = right_df.sort_values('time')

其中，`right_df` 为右侧数据集，`time` 为按照时间顺序排列的关键字。

3. 使用 `merge_asof()` 方法进行合并。例如：

merged_df = pd.merge_asof(left_df, right_df, on='time', direction='backward')

其中，`left_df` 和 `right_df` 分别是左侧和右侧的数据集，`time` 为按照时间顺序排列的关键字，`direction` 为合并的方向，这里使用 'backward' 表示使用右侧数据集的最新值合并左侧数据集。

通过这些步骤，就可以解决 "ValueError:left keys must be sorted" 的问题了。

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。