python predict y和x是必须一致吗_数据科学python错误 - ValueError：x和y必须具有相同的第一维...

对于背景，我计算了一组sample_means，每个样本大小200次。然后，我计算每个样本大小的平均值和标准偏差，然后将其存储在数组中。这是我的代码：

in[] =

sample_sizes = np.arange(1,1001,1)

number_of_samples = 200

mean_of_sample_means = []

std_dev_of_sample_means = []

for x in range (number_of_samples):

mean_of_sample_means.append(np.mean(sample_sizes))

std_dev_of_sample_means.append(np.std(sample_sizes))

in[] = # mean and std of 200 means from 200 replications, each of size 10

trials[0], mean_of_sample_means[0], std_dev_of_sample_means[0]

out[] = (10, 500.5, 288.67499025720952)

现在我想要绘制具有以下输入数据：

plt.plot(sample_sizes, mean_of_sample_means);

plt.ylim([0.480,0.520]);

plt.xlabel("sample sizes")

plt.ylabel("mean probability of heads")

plt.title("Mean of sample means over 200 replications");

然而，当我这样做，我抛出了以下错误：

242 if x.shape[0] != y.shape[0]:

243 raise ValueError("x and y must have same first dimension, but "

--> 244 "have shapes {} and {}".format(x.shape, y.shape))

245 if x.ndim > 2 or y.ndim > 2:

246 raise ValueError("x and y can be no greater than 2-D, but have "

ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (1000,) and (200,)

关于我要去哪里的错误？我觉得它可能很明显，我没有看到，因为我是新手。任何帮助，将不胜感激！！

嗨，你能尝试编辑代码，以实际代码你用来生成'ValueError'？包括所有模块导入和变量定义(例如'trials' does not exist) –

我认为相同，但我认为从笔记本粘贴的OP副本 –

我认为你的'mean_of sample_means'将有一个常数条目500.5所有200人。与'std_dev_of_sample_means'相同，它将成为288.67499025720952 –

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