ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (4,) and (1,) 画图时

出现这个错误通常是因为您在绘制图形时传递的 x 和 y 数据的维度不匹配，具体来说，x 和 y 的第一个维度（通常为样本数量）不同。解决方法有以下几种：

1. 检查你的 x 和 y 数组的长度和维度是否正确，确保样本数量相同。

2. 如果您的 x 和 y 数据来自不同的数据集，并且您只想绘制它们的关系，可以使用 join 参数设置为 'outer'，让 matplotlib 自动对齐数据，并用 NaN 填充缺失值。

3. 如果您的 x 和 y 数据分别代表多个样本，而且它们的数量不相等，则需要在绘图之前对其进行数据预处理，使它们的样本数量相同，（例如，通过重采样或插值）。

4. 如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑使用其它的绘图库，例如 seaborn 或 plotly，它们具有更高级别的抽象和更加严格的输入验证，这可能会减少出错的概率。

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 (1,) and (78721,)

这个错误是由于在使用某个函数时，输入的x和y的维度不匹配而引起的。具体来说，x和y的第一个维度必须相同，但是在这个例子中，x和y的第一个维度分别是1和78721，不匹配。要解决这个问题，你需要检查你的代码，确保在使用函数时x和y的维度是匹配的。你可以使用numpy的reshape函数来调整数组的形状，以确保它们的第一个维度匹配。

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：

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。