Matplotlib调用ax.plot绘图报x/y维度不可超过2维错误如何解决

从错误返回的数组形状(2,) and (2, 1, 991)可以直接定位两个根因：

• Matplotlib的ax.plot()仅支持传入维度不超过2维的x、y数据，且x和y的首个维度长度必须匹配。你传入的dat2[:]和直接写dat2效果完全一致，没有做任何维度裁剪，保留了三维结构，直接触发了维度超限的报错。
• 你传入的x轴数据wl2是长度为2的一维数组，和dat2实际的光谱采样点长度991完全不匹配，就算把三维问题解决，也会触发x/y长度不匹配的报错，说明你要么取错了波长数组变量，要么读入数据时没有正确提取对应波段的波长序列。

按以下步骤调整即可：

• 用np.squeeze()处理dat2，自动删除所有长度为1的冗余维度，处理后dat2形状会从(2,1,991)变成二维的(2,991)，对应两条长度为991的光谱数据。
• 明确你要绘制的光谱序号，通过索引取出一维的光谱流量数据：要画第一条就取np.squeeze(dat2)[0]，第二条就取np.squeeze(dat2)[1]，处理后y数据是长度991的一维数组。
• 替换错误的wl2变量：使用和991个采样点一一对应的一维波长数组，比如你代码里用来画黑色光谱的wl如果长度是991，直接用wl即可；如果wl2存的是其他内容，就重新读取对应区间的波长序列，保证x数组长度和y数组完全一致。
• 额外校验：绘图前可以执行print(你的x数组.shape, 你的y数组.shape)，确认输出是两个相同长度的一维元组（比如(991,) (991,)），再执行绘图就不会触发维度相关报错。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))

# 绘制第一条黑色参考光谱
ax.plot(wl, np.squeeze(dat), color='black')

# 处理dat2冗余维度，这里以提取第一条绿色光谱为例，要画第二条把索引改成1即可
dat2_plot = np.squeeze(dat2)[0]
# 这里x轴用wl，如果你确认有长度匹配的正确wl2，可替换回wl2
ax.plot(wl, dat2_plot, color='green')

ax.axvline(4861.32, color='b', linewidth=1)
ax.text(4861.32 + 0.2, np.mean(dat) + 4.8*np.std(dat), "H"+ r'$\beta$', fontsize=10, color='b')

ax.set_title('Spectra', fontsize=15)
ax.set_xlabel(r'Wavelength [$\mathrm{\AA}$]', fontsize=15)
ax.set_ylabel(r'Flux [erg/cm2/cm/A]', fontsize=15)
ax.set_xlim(3700,5000)
# y轴范围计算用处理后的一维dat2_plot，避免三维数组计算出异常的统计值
ax.set_ylim([np.mean(dat2_plot) - 1.5*np.std(dat2_plot), np.mean(dat2_plot) + 2*np.std(dat2_plot)])

注意：不要用dat2[:]这种写法试图降维，切片操作如果不指定具体索引范围，只会返回原数组的视图，维度和原数组完全一致，起不到压缩维度的作用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者samane filabi