"have shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape)) ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (285,) and (14, 1)
时间: 2024-04-04 18:34:19 浏览: 73
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 (8,) and (9,)
这个错误是因为你的 x 和 y 的第一维长度不同。在你的代码中,x 和 y 中的数据点数量不同,这是导致错误的原因。
要解决这个问题,你需要确保 x 和 y 中的数据点数量相同。你可以通过检查数据源或更改数据处理代码来实现这一点。如果你确定数据源中的数据点数量是正确的,那么你可能需要检查数据处理代码中是否有错误,例如在读取数据时是否有误差或遗漏。
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:
```python
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。
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