只有大小为1的数组才能转换为Python标量

我想在同一个图中绘制多个方程。我在这件事上遇到了麻烦

def data():
    #func 1 - noisy sin wave
    x = np.linspace(1, 10000)
    func1 = 100*(np.sin(x/1000*2*np.pi*5) + np.random.normal(scale=0.1, size=len(x)))
    ...

我在一个函数

data

中定义所有方程，该函数有返回线

return np.array([func1, fun2, func3])

然后我使用

plt.plot(data().T)

但是，func1给出了错误：

only size-1 arrays can be converted to Python scalars

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如何修复此问题？

我怀疑问题在于函数输出的数组长度不同。当长度相同时，它对我有效，但如果它们不同，你就无法得到信息

VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray

我会做一些类似的事情

function_data = data()
for data in function_data:
    plt.plot(data.T)

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我还将使用列表而不是数组作为函数的输出，因为错误消息指出，不推荐使用具有不同大小的列或行的numpy数组。Numpy数组很好，但是数组列表在这种情况下很有用。

您确定问题出在

func1

上，还是说问题出在串联上？您还希望如何绘制1000维矩阵？数据？也就是说，当你转置数据时，假设一切都是正确的，你将有3 x 1000matrix@Onyambu它适用于其他函数，但它们是简单函数，例如

func2=np.random.randn（10000）

所有函数都有10000长。如果我删除func1，所有其他函数都可以。需要完全回溯。当函数需要标量参数（如axis或plot参数）时，通常会产生此错误。换句话说，在错误的位置使用数组参数。从我的实现来看，它们应该是相同的。例如“func2=np.random.randn（10000）”。两者都是10000。函数调用x=np。linspace（11000）返回一个数组，其中50个条目在1和10000之间，而不是10000个条目在0和1之间。Linspace接受默认值num=50的输入（开始、停止、num）。