如何重塑Predict和Target列表形状以适配Matplotlib绘图？

你可以用NumPy调整两个数组的形状，让它们维度一致，以下是两种简单可行的方案：

方案1：把一维的Predict改成二维（和Target形状对齐） #

先把原生列表转成NumPy数组，再用reshape方法改成(1,4)的形状：

import numpy as np

# 转成NumPy数组
Predict = np.array([50.47426986694336, 50.587158203125, 50.58975601196289, 50.911197662353516])
Target = np.array([[51.339996337890625, 51.79999923706055, 51.09000015258789, 64.86000061035156]])

# 重塑Predict为(1,4)的二维数组
Predict_reshaped = Predict.reshape(1, 4)
# 现在两者形状完全一致，可直接用于绘图

方案2：把二维的Target改成一维（和Predict形状对齐） #

用flatten()或者ravel()方法直接把二维数组展平成一维：

import numpy as np

Predict = np.array([50.47426986694336, 50.587158203125, 50.58975601196289, 50.911197662353516])
Target = np.array([[51.339996337890625, 51.79999923706055, 51.09000015258789, 64.86000061035156]])

# 展平Target为一维数组
Target_flattened = Target.flatten()
# 现在两者形状匹配，能直接绘图

绘图验证示例 #

调整完形状后，直接用Matplotlib就能绘图，比如画折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 用方案1的情况
plt.plot(Predict_reshaped[0], label='预测值')
plt.plot(Target[0], label='目标值')

# 用方案2的情况可以换成下面两行
# plt.plot(Predict, label='预测值')
# plt.plot(Target_flattened, label='目标值')

plt.legend()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mouna Ahmen