“ ValueError：x和y必须具有相同的第一维”的不同情况

Question

我想知道为什么相同的代码在Spyder和Pycharm中的运行方式不同？ 它在Spyder中显示图，但在Pycharm中不显示。 尽管存在相同的错误，但结果却不同。 我不知道如何处理，我在stackoverflow中寻找答案，所有答案都说x和y的长度不同，但是我不知道如何在示例中更正。

import numpy as np
from numpy.linalg import inv
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1)

N = 30

mean = (1, 2)
cov = [[1.8, 0], [0, 1.8]]
x1 = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)
mean = (2, 1)
x2 = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)

x12 = np.concatenate((x1, x2), axis=0)

mean = (1, -1)
x3 = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)
mean = (1.5, -1.5)
x4 = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)

x34 = np.concatenate((x3, x4), axis=0)

plt.plot(x12[:, 0], x12[:, 1], 'o', color='b')
plt.plot(x34[:, 0], x34[:, 1], 'o', color='r')

X = np.concatenate((x12, x34), axis=0)
X_1 = np.concatenate((np.ones((120, 1)), X), axis=1)

y = np.ones(2*N)
y = np.concatenate((y, 0*y), axis=0)

beta = np.dot(inv(np.dot(X_1.transpose(), X_1)),
              np.dot(X_1.transpose(), y))

intercept = beta[0]  # beta_0
coef = beta[:1]  # beta_1 and beta_2

# Calculate RSS
rss = np.dot(y - np.dot(X_1, beta), y - np.dot(X_1, beta))

print("\nThe estimated model parameters are")
print(intercept)
print(coef)
print(rss)

p1x = -3  # Left x limit
p2x = 6  # Right x Limit
p1y = (0.5 - beta[0] - beta[1]*p1x)/beta[2]  # Y value at p1x (left)
p2y = (0.5 - beta[0] - beta[1]*p2x)/beta[2]  # Y value at p2x (right)
Pts = np.array([[p1x, p1y], [p2x, p2y]])
# Now draw the boundary
plt.plot(Pts[:, 0], Pts[:1], '_', color='black')

谢谢你们的关注。 以下答案确实解决了我发布的错误，但是我仍然无法在Pycharm中获得任何图形。 我已经尝试在末尾添加“ plt.show（）”，但是它不起作用。 以下是我在控制台中得到的所有结果：

The estimated model parameters are
0.394336889526
[ 0.39433689]
15.2577282371

Answer 1

Pts是一个形状为（2,2）的数组。 从该数组中，通过Pts[:, 0]选择第一列，并通过Pts[:1]第一行。 但是形状不同。 Pts[:, 0]是一维数组，而Pts[:1]是2D数组（尽管仅填充了一个维。

由于尚不清楚该问题的目的是什么，因此我不得不猜测，实际上您想绘制数组的第二列再次绘制第一列，这将使用Pts[:,1]

plt.plot(Pts[:, 0], Pts[:,1], '_', color='black')