"have shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape)) ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (285,) and (14, 1)

这个错误是由于你在使用 matplotlib 绘图时，传入的 x 和 y 数据长度不一致导致的。具体来说，x 数据有 285 个元素，而 y 数据有 14 行 1 列，即有 14 个元素，这两者长度不一致，因此出现了 ValueError 错误。

你需要确保传入的 x 和 y 数据长度一致，可以通过切片或者重采样的方式来处理这个问题。如果你确定 x 和 y 数据之间是有对应关系的，可以考虑使用 pandas 库的 merge() 函数，将两个数据集按照某个键值进行合并。

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 (132,) and (38,)

这个错误是因为你传递给某个函数的参数x和y的长度不一致。在这个特定的情况下，x的长度是132，而y的长度是38，它们的长度必须相同。

要解决这个问题，你需要检查代码中传递x和y的地方，并确保它们的长度相同。你可以使用numpy库中的函数来调整它们的长度。

例如，你可以使用numpy库中的resize函数来调整它们的长度：

import numpy as np

x = np.resize(x, (38,))

这将把x的长度调整为38，以便与y的长度相匹配。

raise ValueError(f"x and y must have same first dimension, but " ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (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。