Python TypeError:使用imshow（）打印阵列时图像数据的尺寸无效

对于以下代码

# Numerical operation
SN_map_final = (new_SN_map - mean_SN) / sigma_SN  

# Plot figure
fig12 = plt.figure(12)
fig_SN_final = plt.imshow(SN_map_final, interpolation='nearest')
plt.colorbar()

fig12 = plt.savefig(outname12)

由于

new\u SN\u map

是一个一维数组，

mean\u SN

和

sigma\u SN

是常量，我得到以下错误

Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\Valentin\Desktop\Stage M2\density_map_simple.py", line 546, in <module>
    fig_SN_final = plt.imshow(SN_map_final, interpolation='nearest')
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 3022, in imshow
    **kwargs)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1812, in inner
    return func(ax, *args, **kwargs)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4947, in imshow
    im.set_data(X)
  File "c:\users\valentin\appdata\local\enthought\canopy\user\lib\site-packages\matplotlib\image.py", line 453, in set_data
    raise TypeError("Invalid dimensions for image data")
TypeError: Invalid dimensions for image data

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“c:\Users\Valentin\Desktop\Stage M2\density\u map\u simple.py”，第546行，中
fig_SN_final=plt.imshow（SN_map_final，插值='nearest'）
文件“c:\users\valentin\appdata\local\enthund\canopy\user\lib\site packages\matplotlib\pyplot.py”，第3022行，在imshow中
**kwargs）
文件“c:\users\valentin\appdata\local\enthund\canopy\user\lib\site packages\matplotlib\\uuuu init\uuu.py”，第1812行，在内部
返回函数（ax，*args，**kwargs）
文件“c:\users\valentin\appdata\local\enthught\canopy\user\lib\site packages\matplotlib\axes\u axes.py”，第4947行，在imshow中
im.set_数据（X）
文件“c:\users\valentin\appdata\local\enthund\canopy\user\lib\site packages\matplotlib\image.py”，第453行，在集合数据中
raise TypeError（“图像数据的维度无效”）
TypeError:图像数据的维度无效

这个错误的来源是什么？我以为我的数字运算是允许的。

关于堆栈溢出有一个（有些）相关的问题：

这里的问题是，形状数组（nx，ny，1）仍然被视为三维数组，并且必须是

squence

d或切片为二维数组

更一般地说，例外的原因是什么

TypeError:图像数据的维度无效

如图所示：需要一个二维数组，或者三维数组的形状为3或4

您可以很容易地通过以下方式进行检查（这些检查由

imshow

完成，此功能仅用于在无效输入的情况下提供更具体的消息）：

np.asarray

是由

matplotlib.pyplot.imshow

在内部完成的，因此通常最好也这样做。如果您有一个numpy数组，它是过时的，但如果没有（例如

列表

），它是必需的

---

在您的特定情况下，您得到了一个1D数组，因此您需要添加一个带有

或者只使用一些接受1D数组的东西，比如

plot

：

a = np.array([1,2,3,4,5])
plt.plot(a)
plt.show()

---

阅读错误信息并提供缺失信息。错误很简单。你能打印变量SN\u map\u final吗？另外，修复你的标题。这与问题无关。@MSeifert我得到：（63865L，）也就是说是1D数组？我没有投反对票。我只是改进了这篇文章的表达方式。我认为，就目前的情况来看，这是一个很好的问题，但落选的选民可能早已离去。

>>> new_SN_map = np.array([1,2,3])
>>> valid_imshow_data(new_SN_map)
To visualize an image the data must be 2 dimensional or 3 dimensional, not "1".
False

import matplotlib.pyplot as plt
a = np.array([1,2,3,4,5])
a = np.expand_dims(a, axis=0)  # or axis=1
plt.imshow(a)
plt.show()

a = np.array([1,2,3,4,5])
plt.plot(a)
plt.show()