ValueError: x must be 1D

时间: 2024-03-14 12:48:29 浏览: 267
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: ```python 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: ```python 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: ```python 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。

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ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 69 67 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='quadratic') 68 a8 = f(i2) ---> 69 a9 = f(a20) 70 derivative = (a9 - a8) / a7 71 if derivative - a9 > 10e-6: File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_polyint.py:80, in _Interpolator1D.__call__(self, x) 59 """ 60 Evaluate the interpolant 61 (...) 77 78 """ 79 x, x_shape = self._prepare_x(x) ---> 80 y = self._evaluate(x) 81 return self._finish_y(y, x_shape) File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:752, in interp1d._evaluate(self, x_new) 750 y_new = self._call(self, x_new) 751 if not self._extrapolate: --> 752 below_bounds, above_bounds = self._check_bounds(x_new) 753 if len(y_new) > 0: 754 # Note fill_value must be broadcast up to the proper size 755 # and flattened to work here 756 y_new[below_bounds] = self._fill_value_below File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\scipy\interpolate\_interpolate.py:786, in interp1d._check_bounds(self, x_new) 784 if self.bounds_error and above_bounds.any(): 785 above_bounds_value = x_new[np.argmax(above_bounds)] --> 786 raise ValueError("A value ({}) in x_new is above " 787 "the interpolation range's maximum value ({})." 788 .format(above_bounds_value, self.x[-1])) 790 # !! Should we emit a warning if some values are out of bounds? 791 # !! matlab does not. 792 return below_bounds, above_bounds ValueError: A value (0.21347609900000009) in x_new is above the interpolation range's maximum value (0.213476099).该怎么修改,代码怎么写

def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1, X_train.shape[2], 1))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(RepeatVector(1)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码,解决ValueError: in user code: File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py", line 118, in _fix_unknown_dimension raise ValueError(msg) ValueError: Exception encountered when calling layer 'reshape_51' (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1, 1, 5], output_shape = [10, 1, 1, 1] Call arguments received by layer 'reshape_51' (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1, 1, 5), dtype=float32)问题

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