ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (100,) and (51,)
时间: 2023-11-27 20:02:25 浏览: 234
这个错误通常是因为你尝试绘制的两个数组x和y的长度不同。Matplotlib绘图函数中,x和y的长度必须相同,因为它们代表相应的坐标轴上的数据点。
你可以检查一下你的代码中的x和y是否具有相同的长度。如果它们长度不同,你可以尝试使用numpy库中的resize函数将较短的数组大小调整为与较长的数组相同的大小。例如,你可以使用以下代码将x的大小调整为与y的大小相同:
```python
import numpy as np
x = np.resize(x, y.shape)
```
或者你也可以考虑修改你的数据,使得x和y的长度相同。
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 (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:
```python
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。
raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (8,) and (9,)
这个错误是因为你的 x 和 y 的第一维长度不同。在你的代码中,x 和 y 中的数据点数量不同,这是导致错误的原因。
要解决这个问题,你需要确保 x 和 y 中的数据点数量相同。你可以通过检查数据源或更改数据处理代码来实现这一点。如果你确定数据源中的数据点数量是正确的,那么你可能需要检查数据处理代码中是否有错误,例如在读取数据时是否有误差或遗漏。
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