Matplotlib绘图报错x和y维度不一致：骰子预测实验运行问题

报错的核心原因是matplotlib绘制折线图时，要求传入的x轴数据集和y轴数据集的长度必须完全相等，你当前代码的两组数据长度不一致，因此触发维度不匹配错误：

• 你定义的x轴数据 t = np.arange(0, 100) 生成了包含100个元素的数组，长度为100
• 你设置的实验次数 times = 50，最终存储实验结果的rolls列表仅循环追加了50个值，作为y轴数据长度仅为50

两者长度不匹配，就会抛出你遇到的ValueError: x and y must have same first dimension, but have shapes (100,) and (50,)报错。

你添加的numpy随机相关代码大概率是修改了其中某组数据的长度，刚好让两者长度对齐，比如不小心把times改成了100，或者把t的长度改成了50，只要两者长度一致就不会触发该错误。

有两种通用修复方式，任选其一即可：

方案1：修改x轴数组长度和y轴匹配 #

将原来的

t = np.arange(0, 100)

修改为

t = np.arange(times)

这样x轴长度和实验次数times自动对齐，不需要手动调整数值。

方案2：修改实验次数和x轴长度匹配 #

将原来的

times = 50

修改为

times = 100

让实验结果的长度和x轴的100个元素对应。

import matplotlib.pyplot as plt
from math import *
import numpy as np
import random as r

times = 50
dices = 100
avg = ((6+1)/2)*dices
t = np.arange(times)
rolls = []

for x in range(times):
    total = 0
    for i in range(dices):
        total += r.randint(1, 6)
    rolls.append(total)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(t,np.array(rolls))

ax.set(xlabel='Roll number', ylabel='Total',
       title='Dice normal distribution')
plt.ylim(100, 600)

fig.savefig("test.png")
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bulieme