ValueError: cannot reshape array of size 31 into shape (5,newaxis)根据以上代码报错

这个错误是因为你的数据的长度不是5的倍数，导致无法将数据重新形状为(5, newaxis)的形式。你可以根据数据的长度调整`reshape`方法的参数，例如，如果你的数据长度是31，可以将其重新形状为(7, -1)的形式，如下所示：

ax.pcolor(dates.reshape(7, -1), np.arange(5), temps.reshape(7, -1), cmap=cmap, norm=norm)

这样就可以将31个数据重新形状为7行，每行包含4个数据的数组。如果你的数据长度不是31，可以根据需要调整`reshape`方法的参数，以确保你的数据能够正确地显示在日历中。

相关问题

ValueError: cannot reshape array of size 0 into shape (0,newaxis)

这个错误通常表示你正在尝试将一个大小为0的数组进行reshape操作，而这是不允许的。你需要检查一下你的代码，确保你正在操作的数组是非空的。

另外，你也可以在进行reshape操作之前，先打印一下数组的大小，以确保它不为空。你可以使用以下代码来打印数组的大小：

import numpy as np

arr = np.array([]) # 假设这是你的数组

print(arr.shape)

如果打印出来的是(0,)，那么说明你的数组是空的，你需要在对它进行reshape操作之前先填充数据。

解释这个报错ValueError: cannot reshape array of size 209714 into shape (14,2)

这个错误 `ValueError: cannot reshape array of size 209714 into shape (14,2)` 表示无法将一个大小为 209714 的数组重塑为形状为 (14, 2) 的数组。这个错误通常出现在尝试使用 `reshape()` 函数改变数组形状时。

根据错误信息，原始数组的大小为 209714，而你尝试将其重塑为一个 14 行、2 列的数组。

这个错误通常是由于原始数组的大小与目标形状不兼容导致的。具体来说，如果原始数组的总元素数量与目标形状中的元素数量不匹配，就会发生这个错误。

解决该问题的方法可能包括：
1. 检查原始数组的大小和目标形状的元素数量是否一致。确保它们匹配。
2. 考虑是否需要调整目标形状，以便与原始数组的大小相匹配。
3. 确保对数组进行重塑操作之前，先对其进行必要的预处理（如裁剪、扩展或重新排列）。

如果你能提供更多上下文信息或相关代码，我可以给出更具体的解释和建议。