Python scipy.interpolate.make#u interp#u样条曲线给出“；x和y不兼容”；错误

我试图创建一个平滑的频率分布图。代码正在为某个数据集工作，但为另一个数据集提供以下错误消息：

spl1=make_interp_样条曲线（bins1，data1['Frequency']。值）
文件“//envs/mlpy37/lib/python3.7/site packages/scipy/interpolate/_bsplines.py”，第805行，在make_interp_样条曲线中
raise VALUERROR（'x和y不兼容'）
ValueError:x和y不兼容。

以下是使用dataset的代码，该代码运行良好：

导入数学
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
进口统计
从scipy.stats导入倾斜
从matplotlib导入pyplot作为plt
从scipy.interpolate导入生成插值样条线
原始数据1=[212、869、220、654、11、624、420、121、428、865、799、405、230、670、870、366、99、55、489、312、493、163、221、84、144、48、375、86、168、100]
最小值1=最小值（原始数据1）
最大值1=最大值（原始数据1）
步骤1=数学单元（（最大值1-最小值1）/10）
bin_edges1=[i代表范围内的i（最小值1-1，最大值1+1，步骤1）]
bins1=[i代表范围内的i（最小值1，最大值1+1，步骤1）]
如果最大值（箱边1）<最大值1：
bin_边1.追加（最大值（bin_边1）+步骤1）
bins1.追加（最大（bins1）+步骤1）
data1=pd.DataFrame（{'Frequency'：pd.cut（原始数据1，bin\u edges1）.value\u counts（）}）
x1=np.linspace（最小（箱1），最大（箱1），250）
spl1=生成插值样条曲线（BIN1，数据1[‘频率’]。值）
平滑曲线1=spl1（x1）
打印（数据1）
平均值1=统计值。平均值（原始数据1）
median1=统计数据。中值（原始数据1）
打印（'Mean:{.2f}'。格式（mean1））
打印（'Median:{.2f}'。格式（median1））
尝试：
打印（'Mode:{.2f}'。格式（statistics.Mode（原始数据1）））
例外情况除外，如e：
打印（e）
歪斜1=歪斜（原始数据1）
如果mean1>median1：
打印（'正偏斜度：'+str（偏斜度1））
elif平均值1

如果我用以下数据集替换上述代码，它将不起作用：

raw_data1=[5867066049567855954153706591192882417872207160526665684847206706767671929665366177080052975947]

我得到的完整错误信息是：

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“//numericalvariablesercise_Skewness.py”，第20行，in
spl1=生成插值样条曲线（BIN1，数据1[‘频率’]。值）
文件“//envs/mlpy37/lib/python3.7/site packages/scipy/interpolate/_bsplines.py”，第805行，在make_interp_样条曲线中
raise VALUERROR（'x和y不兼容'）
ValueError:x和y不兼容。

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有人能帮我识别代码或逻辑中的错误吗？

注释一行实际上解决了问题（或者至少它运行时，我无法验证输出）。错误消息很有用：x和y的长度应该相同

如果最大值（箱边1）#追加（max（bins1）+step1）注释掉一行实际上解决了问题（或者至少它运行时，我无法验证输出）。错误消息很有用：x和y的长度应该相同

如果最大值（箱边1）data1 = pd.DataFrame({'Frequency': pd.cut(raw_data1, bin_edges1).value_counts()})