ValueError: x и y должны иметь одно и то же исключение первого измерения, но x и y имеют одинаковый тип и длину

Question

Так что, пока я пытаюсь выяснить, как получить среднее значение для массива numpy и построить его.Я получил следующее сообщение об ошибке:

'ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (1L,) and (10L,)'  

Мой код выглядит следующим образом:

t = np.arange(0,100, 10)
x = np.arange(10)

print type(t), type(x), len(t), len(x), t, x


average = np.array([])
for x in range(len(t)):
    mask = np.ones(len(t), dtype=bool)
    if x is not 0:
        mask[x-1] = False
    mask[x]= False
    if x+1 is not len(t):
        mask[x+1]= False
    b = np.ma.array(t,mask=mask)
    average = np.append(average, np.ma.average(b))


plt.plot(x, t)
plt.plot(x, average)
plt.show'

печать возвращает следующее

<type 'numpy.ndarray'> <type 'numpy.ndarray'> 10 10 [ 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

, но затем на графикахэто выдает ошибку.Я не понимаю почему, потому что x и t имеют одинаковую длину и тип.

Я даже пытался воспроизвести его, но потом оно неожиданно сработало:

f = np.arange(10)
g = np.arange(0,100, 10)
print f, g
plt.plot(f, g)

[0 1 2 34 5 6 7 8 9] [0 10 20 30 40 50 60 70 80 90]

Может кто-нибудь сказать мне, почему это не работает?и почему это работает, когда я пытаюсь воспроизвести его?

Answer 1

Имя вашего списка x заменяется на x в вашем цикле for.Измените его на for i in range, и он будет работать, или в качестве альтернативы измените название вашего списка:

t = np.arange(0,100, 10)
x = np.arange(10)

average = np.array([])
for i in range(len(t)):
    mask = np.ones(len(t), dtype=bool)
    if i is not 0:
        mask[i-1] = False
    mask[i]= False
    if i+1 is not len(t):
        mask[i+1]= False
    b = np.ma.array(t,mask=mask)
    average = np.append(average, np.ma.average(b))

plt.plot(x, t)
plt.plot(x, average)

plt.show()