ValueError: x must be 1D

这个错误通常是因为使用了多维数组作为 x 变量，而 matplotlib 函数只能处理一维数组。解决这个问题的方法是将多维数组转换为一维数组。可以使用 numpy 库的 `flatten()` 函数或 `ravel()` 函数将多维数组转换为一维数组。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义一个二维数组
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([1, 2, 3])

# 将二维数组转换为一维数组
x = x.flatten()

# 绘制图形
plt.plot(x, y)
plt.show()

在这个例子中，我们使用了 `flatten()` 函数将二维数组 `x` 转换为一维数组，并将其作为 x 变量传递给 `plot()` 函数，成功绘制了图形。

相关问题

plt.pie(survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum(),labels=['1','2','3'],autopct='%1.0f%%')出现错误ValueError: x must be 1D

这个错误通常是由于 `plt.pie()` 函数中的第一个参数不是一维数组引起的。在您的代码中，`survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum()` 返回的是一个 `Pandas DataFrame`，而不是一个一维数组。

要解决这个问题，您可以使用以下代码：

plt.pie(survived_df[['Pclass','Survived']].groupby('Pclass').sum()['Survived'], labels=['1','2','3'], autopct='%1.0f%%')

这里我们使用 `groupby` 方法按 'Pclass' 分组，然后使用 `sum()` 方法来计算每个组中幸存乘客的数量。最后，我们使用这些值来绘制饼图。

plt.pie(df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count(),labels=['1','2','3'],autopct='%1.0f%%')出现错误ValueError: x must be 1D

这个错误通常是由于 `plt.pie()` 函数中的第一个参数不是一维数组引起的。在您的代码中，`df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count()` 返回的是一个 `Pandas DataFrame`，而不是一个一维数组。

要解决这个问题，您可以使用以下代码：

plt.pie(df[['Pclass','Survived']].groupby(['Pclass']).count()['Survived'], labels=['1','2','3'], autopct='%1.0f%%')

这里我们使用 `count()` 方法来计算每个 'Pclass' 组中的行数，然后选择 'Survived' 列来计算每个组中幸存乘客的数量。最后，我们使用这些值来绘制饼图。