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。

相关问题

报错：raise ValueError( ValueError: values must be of shape (5, 1). Got shape: (5, 5)

抱歉，我的回答依然有误。在上一条回答中，我使用了 reshape() 方法将一维数组转换为二维数组，但这样会导致每个条件概率都被重复了多次，从而使得概率分布不正确。正确的做法是使用 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复多次，以达到指定的有效长度。

例如，假设你想要创建一个二元变量 X 和 Y 的条件概率表，并将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值，可以按照以下步骤操作：

from pgmpy.factors.discrete import TabularCPD
import numpy as np

# 创建一个二元变量
variable = 'X'
cardinality = 5

# 创建一个条件概率表
cpd = TabularCPD(variable, cardinality, [[1] * cardinality] * cardinality)

# 将所有概率值设置为有效长度为 5 的概率值
cpd.values = np.ones((cardinality, 1)) / 5
cpd.values = np.repeat(cpd.values, cardinality, axis=1)

# 输出条件概率表
print(cpd)

在上述代码中，我们首先创建一个二元变量 'X'，并将其势设置为 5。然后，我们使用 pgmpy 的 TabularCPD 类创建一个条件概率表，并将其所有概率值初始化为 1/5。接着，我们使用 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复 5 次，以达到指定的有效长度。最后，我们输出这个条件概率表。

注意：在上述代码中，我们使用了 numpy 的 repeat() 方法将每个条件概率重复多次，以达到指定的有效长度。repeat() 方法的参数是一个元组，其中第一个元素是重复的次数，第二个元素是重复的维度。在本例中，我们使用 (5,) 作为参数将每个条件概率重复 5 次。

valueerror: size shape must match input shape. input is 1d, size is 2

ValueError: size shape must match input shape. input is 1d, size is 2.

回答：这个错误提示是因为输入的形状是1维的，但是在程序中指定了2维的大小（size），所以两者不匹配，导致出现了错误。需要检查程序中的代码，确保输入的形状和大小是一致的。