ValueError: x and y can be no greater than 2D, but have shapes (288,) and (288, 307, 1)

这个错误是由于你正在尝试绘制一个二维图形，但是你提供的数据却是三维的。你可以检查一下你正在使用的绘图函数，看看它需要的数据格式是什么样的，然后将你的数据转换为相应的格式。

比如，如果你正在使用 matplotlib 库中的 plot 函数绘制二维图形，那么它需要的数据格式应该是两个一维数组，分别表示 x 轴和 y 轴上的数据点。而你提供的数据中，x 轴上的数据点是一个一维数组，y 轴上的数据点则是一个三维数组，这显然与 plot 函数需要的数据格式不符。

因此，你需要将 y 轴上的数据点转换为一个一维数组，才能正确地使用 plot 函数。具体的转换方法可能因你的数据格式而异，你可以尝试使用 numpy 库中的 reshape 函数或者 flatten 函数来实现。例如，如果你的 y 轴上的数据点是一个形状为 (288, 307, 1) 的三维数组，你可以使用以下代码将它转换为一个形状为 (288, 307) 的二维数组：

import numpy as np
y_2d = np.reshape(y, (288, 307))

或者使用 flatten 函数：

y_2d = y.flatten().reshape(288, 307)

然后，你就可以将 x 和 y_2d 作为参数传递给 plot 函数了：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x, y_2d)
plt.show()

相关问题

ValueError: x and y can be no greater than 2D, but have shapes (499,) and (499, 14, 1)

This error occurs when trying to plot 2D data against 3D data using Matplotlib.

In order to fix this error, you need to reshape your 3D data to 2D data. One possible approach is to select a specific dimension of the 3D data to plot against the 2D data. For example, if you have a 3D array with shape (499, 14, 1), you can select the first dimension (499) to plot against the 2D array. Here's an example code snippet:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# create some example data
x = np.linspace(0, 1, 499)
y = np.random.randn(499, 14, 1)

# reshape the 3D data to 2D data by selecting the first dimension
y_2d = y[:, 0, 0]

# plot the data
plt.plot(x, y_2d)
plt.show()

In this example, we selected the first dimension of the 3D array using `y[:, 0, 0]`, which gives us a 2D array with shape (499,). We can then plot this 2D array against the 1D array `x` using Matplotlib.

ValueError: x and y can be no greater than 2D, but have shapes (28789,) and torch.Size([28789, 14, 1])

这个错误通常是由于数据维度不匹配导致的。根据错误信息，你的 x 数据的维度为 (28789,)，而 y 数据的维度为 torch.Size([28789, 14, 1])。这两个维度不匹配，因此引发了 ValueError 错误。

要解决这个问题，你可以尝试将 x 数据的维度与 y 数据的维度对齐。可能的解决方法包括：

1. 如果你的模型期望输入是二维的，你可以尝试将 x 数据的维度从 (28789,) 转换为 (28789, 1)。可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数实现这一点，例如：`x = torch.unsqueeze(x, dim=1)`。

2. 如果你的模型期望输入是三维的，并且你的 y 数据的维度已经正确，那么你需要调整 x 数据的维度以匹配 y 数据。可能需要使用 `torch.reshape()` 或 `torch.view()` 函数来改变 x 的形状，使其与 y 的形状相匹配。

请根据你的实际需求和模型的要求选择适当的方法来解决这个问题。