ValueError: Argument U has a size 127 which does not match 63, the number of arrow positions

这个错误是由于传递给函数的参数 U 的大小与箭头位置数目不匹配引起的。根据错误消息，参数 U 的大小为 127，而箭头的位置数目为 63。要解决这个问题，你需要确保传递给函数的参数 U 的大小与箭头位置数目相匹配。你可以检查一下代码中关于箭头位置的部分，确认箭头位置的数目是否正确，并相应地调整参数 U 的大小。

相关问题

raise ValueError( ValueError: The number of FixedLocator locations (14), usually from a call to set_ticks, does not match the number of labels (7).

这个错误是因为设置的y轴刻度（ticks）和标签（labels）数量不一致导致的。

在代码中，你使用了以下语句设置y轴刻度：

plt.yticks([i/20 for i in range(14)], ['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00'])

其中，`[i/20 for i in range(14)]`表示y轴刻度，包含14个值。`['0.70', '', '0.80', '', '0.90', '', '1.00']`表示对应的y轴标签，包含7个值。这就导致了上述错误信息：FixedLocator locations的数量为14，而标签的数量只有7。

要解决这个问题，可以将刻度和标签数量保持一致。例如，可以将刻度和标签都设置为7个值，表示0.70、0.75、0.80、0.85、0.90、0.95、1.00这几个值。修改后的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 已知算法类别与识别率，按顺序存储
algorithm_type = ['linear', 'polynomial', 'gaussian', 'sigmoid']
accuracy = [0.75, 0.82, 0.88, 0.70]

# 定义颜色
color_list = ['red', 'blue', 'green', 'purple']

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(algorithm_type)), accuracy, color=color_list)

# 设置标题和轴标签
plt.title('Yala')
plt.xlabel('Kernel Function Type')
plt.ylabel('Accuracy')

# 设置x轴标签和位置
plt.xticks(range(len(algorithm_type)), ['Linear', 'Polynomial', 'Gaussian', 'Sigmoid'])

# 设置y轴起始点和终点
plt.ylim(0.70, 1)

# 设置y轴刻度间隔
plt.yticks([i/20 for i in range(7)], ['0.70', '0.75', '0.80', '0.85', '0.90', '0.95', '1.00'])

# 显示图形
plt.show()

这样就可以避免出现刻度和标签数量不一致的错误了。你可以根据需要自由调整y轴的刻度和标签。

ValueError: Number of classes, 9, does not match size of target_names, 10. Try specifying the labels parameter

这个错误通常是由于 `target_names` 参数与你的数据集中类别数量不匹配所导致的。你可以通过指定 `labels` 参数解决这个问题。具体来说，你可以在使用相关函数时设置 `labels` 参数，例如：

from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(y_true, y_pred, labels=range(9), target_names=target_names)

其中，`labels` 参数应该设置为你数据集中实际存在的类别编号，而不是 `target_names` 中的类别名称。这样就能够正确地生成分类报告了。