ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (23,) and (7,)

这个错误通常会在使用 Matplotlib 绘图时出现，其中 x 和 y 的维度不一致。通常情况下，这是由于 x 和 y 数组的形状不匹配而导致的。

要解决这个问题，你需要确保 x 和 y 的长度相等。如果你使用的是 numpy 数组，你可以使用 reshape() 函数来改变形状，以确保它们具有相同的长度。如果你使用的是 Pandas DataFrame，则需要检查列是否具有相同数量的条目。

例如，如果你有一个长度为 23 的 x 数组和一个长度为 7 的 y 数组，你可以使用以下代码来将它们转换为具有相同长度的数组：

import numpy as np

x = np.arange(23)
y = np.random.randn(7)

x = x[:7] # 将 x 数组的长度截断为 7
plt.plot(x, y)

这将截断 x 数组的长度，使其与 y 数组的长度相同。然后，你可以使用 Matplotlib 来绘制图形。

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 (100,) and (102,)

这个错误是由于切分窗口大小不匹配导致的。由于窗口大小不一定能够整除数据长度，因此最后一个窗口的长度可能会不同。

为了解决这个问题，你可以在切分数据之前，使用`np.pad`函数将最后一个窗口的数据填充到与其他窗口相同的长度。修改代码如下：

window_size = 100  # 窗口大小

# 切分数据
num_windows = len(filtered_flow) // window_size
flow_windows = np.array_split(filtered_flow[:num_windows*window_size], num_windows)

# 填充最后一个窗口
last_window_size = len(filtered_flow) - num_windows*window_size
if last_window_size > 0:
    last_window = np.pad(filtered_flow[-last_window_size:], (0, window_size - last_window_size), mode='constant')
    flow_windows.append(last_window)

# 绘制切分后的数据
fig, axs = plt.subplots(num_windows+1, figsize=(10, 5*(num_windows+1)), sharex=True)

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.plot(time[i*window_size:(i+1)*window_size], flow_windows[i])
    ax.set_ylim(-0.7, 0.7)
    ax.set_xlabel('Time(s)', fontsize=10)
    ax.set_ylabel('Flow(L/s)', fontsize=10)
    ax.grid(True, linewidth=0.3, alpha=0.5, color='gray')

plt.tight_layout()
plt.show()

这样，最后一个窗口的数据将被填充到与其他窗口相同的长度，从而解决了维度不匹配的问题。