ax = plt.axes(position='3d') ax.plot([1, 2], [1, 2], [1, 2]) plt.show()报错TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''怎么解决

这错误通常发生在使用 Matplotlib 绘制 3D 图形时，可能是由于数据类型不匹配导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的 Matplotlib 版本是最新的，可以通过运行 `pip install -U matplotlib` 来更新。

2. 确保你将 `import matplotlib.pyplot as plt` 引入到代码中，以确保正确导入 Matplotlib。

3. 确保你的数据输入是正确的。在你的代码中，`[1, 2]` 表示 x、y、z 的坐标值，确保这些值的类型正确，并且对于每个坐标都有相同数量的值。

4. 尝试在绘制 3D 图形之前，添加以下一行代码：`from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D`。这将确保正确导入 3D 绘图的工具。

5. 如果以上步骤都没有解决问题，可能是由于其他原因导致的。在这种情况下，我建议你提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地理解问题并给出更具体的解决方案。

相关问题

针对以下python代码的解释以及实验小结：import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r=[] angle=[] for i in np.arange(0,101): x=2*math.pi/100*i angle.append(x) r.append(1-math.sin(x)) fig=plt.figure() ax1=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8],projection='polar') ax1.set_rgrids(np.arange(2,2,1)) ax1.set_rlabel_position(90) ax1.plot(angle,r,'-r',linewidth=2.5)#lw=2.5 plt.savefig('heart.png',dpi=600) plt.show()

这段 Python 代码的功能是绘制一个心形曲线图，并将其保存为 heart.png 文件。

代码中使用了三个库：math、matplotlib.pyplot 和 numpy。

首先，通过 numpy 库的 arange() 方法生成 0 到 100 的整数序列，然后将其映射到 0 到 2π 的角度范围内。接着，使用 math 库的 sin() 方法计算每个角度对应的正弦值，将其减去 1 后作为半径值，并将角度和半径值分别添加到两个列表 angle 和 r 中。

之后，创建一个极坐标子图 ax1，设置其半径网格线为 2，将半径标签位置设置为垂直于极轴，绘制心形曲线图，并将其保存为 heart.png 文件。最后，通过 plt.show() 方法显示图像。

实验小结：
本次实验主要涉及到了 Python 的数学计算、绘图和文件保存等方面。通过本次实验，我们学会了如何使用 numpy 和 math 库进行数学计算，以及如何使用 matplotlib.pyplot 库绘制图像，并将其保存为文件。同时，也了解了极坐标系下的图像绘制方法。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def ricker(f, length, dt): t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt) y = (1.0 - 2.0*(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) * np.exp(-(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) return t, y def plot_data(ax, data, time, title, ylabel=''): ax.plot(data, time) ax.xaxis.set_ticks_position('top') ax.invert_yaxis() ax.set_title(title, fontsize=12) ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12) # Parameters Frequency = 20 length = 0.128 dt = 0.001 t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt) rho = np.array([1.6, 1.8, 2.3, 2.4, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4]) v = np.array([1200, 1600, 1300, 2000, 4400, 4000, 5500, 8000]) depth = np.array([100, 200, 500, 1000, 1500, 2000, 3000, 5000]) L = np.zeros(8); Z = rho * v L = np.diff(Z) / (Z[:-1] + Z[1:]) t1 = np.arange(0, 2.75, dt) L1 = np.zeros(np.size(t1)) t = np.cumsum(np.concatenate(([depth[0]*2/v[0]], np.diff(depth)*2/v[1:]))) L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L syn = np.convolve(L1, w0, 'same') fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15), dpi=300) plot_data(axes[0], w0, t0, "Amplitude", "Time(s)") plot_data(axes[1], L1, t1, "Reflection coefficient", "Two-way travel time(s)") plot_data(axes[2], syn, t1, "Amplitude", "Two-way travel time(s)") fig.suptitle('Eight-layer synthetic seismogram', fontsize=18) plt.tight_layout() plt.show()中出现了 L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L ValueError: shape mismatch: value array of shape (7,) could not be broadcast to indexing result of shape (8,)帮我改正

在代码的第19行，你使用了np.zeros函数创建了一个长度为np.size(t1)的零数组L1。然后在第21行中，你使用了np.round和astype函数将深度数组t转换为索引数组，并将L数组的值赋给L1的这些索引位置。这里出现了错误，因为L1数组的长度是np.size(t1)，而L数组的长度是8，它们的长度不匹配。因此，你需要将L1数组的长度更改为8，或者使用与深度数组长度相同的长度来创建L数组。可以在代码的第12行添加一个变量thickness，表示每个层的厚度，并在第16行中使用thickness数组替换depth数组。这样，L数组的长度将与thickness数组的长度相同，并且L1数组可以使用与thickness数组相同的长度创建。修改后的代码如下所示：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

def ricker(f, length, dt):     
    t = np.arange(-length/2,(length-dt)/2, dt)     
    y = (1.0 - 2.0*(np.pi**2)*(f**2)*(t**2)) * np.exp(-(np.pi**2)*(f**2)*(t**2))     
    return t, y  

def plot_data(ax, data, time, title, ylabel=''):     
    ax.plot(data, time)     
    ax.xaxis.set_ticks_position('top')     
    ax.invert_yaxis()     
    ax.set_title(title, fontsize=12)     
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=12)  

# Parameters 
Frequency = 20 
length = 0.128 
dt = 0.001  
t0, w0 = ricker(Frequency, length, dt)  

rho = np.array([1.6, 1.8, 2.3, 2.4, 2.8, 2.6, 3.0, 3.4]) 
v = np.array([1200, 1600, 1300, 2000, 4400, 4000, 5500, 8000]) 
thickness = np.array([100, 100, 300, 500, 500, 500, 1000, 1500]) 
L = np.zeros(len(thickness))
Z = rho * v 
L = np.diff(Z) / (Z[:-1] + Z[1:]) 

t1 = np.arange(0, 2.75, dt) 
L1 = np.zeros(len(thickness)) 
t = np.cumsum(np.concatenate(([thickness[0]*2/v[0]], np.diff(thickness)*2/v[1:])))

L1[np.round(t/dt).astype(int)] = L 

syn =  np.convolve(L1, w0, 'same')     

fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 15), dpi=300)  

plot_data(axes[0], w0, t0, "Amplitude", "Time(s)") 
plot_data(axes[1], L1, t1, "Reflection coefficient", "Two-way travel time(s)") 
plot_data(axes[2], syn, t1, "Amplitude", "Two-way travel time(s)")  

fig.suptitle('Eight-layer synthetic seismogram', fontsize=18) 
plt.tight_layout() 
plt.show()

现在，代码应该可以正常运行，没有ValueError：shape mismatch错误。