当在绘制ARIMA模型的诊断图时出现错误，可能是由于数据不满足ARIMA模型的假设或其他问题导致的。下面是一些解决方法：

1. 检查数据的平稳性：ARIMA模型要求时间序列数据是平稳的，即具有恒定的均值和方差。可以使用单位根检验（如ADF检验）来确定数据是否平稳。如果数据不平稳，可以尝试对数据进行差分操作，使其平稳。

2. 确保数据没有缺失值：ARIMA模型要求时间序列数据没有缺失值。如果数据中存在缺失值，可以使用插值或填充方法（如线性插值或均值填充）来填补缺失值。

3. 确保数据没有异常值：异常值可能会影响ARIMA模型的诊断图。可以使用异常值检测方法（如箱线图或Z分数）来识别和处理异常值。

4. 检查数据的周期性：ARIMA模型通常适用于不具有明显季节性或周期性的数据。如果数据具有明显的周期性，可能需要使用季节性ARIMA模型（SARIMA）来建模。

5. 检查模型的参数设置：在绘制诊断图之前，需要估计ARIMA模型的参数。确保参数的设置是正确的，包括自回归阶数（p）、差分阶数（d）和移动平均阶数（q）。

以下是一个示例，展示了如何使用statsmodels库来拟合ARIMA模型并绘制诊断图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 绘制诊断图
residuals = pd.DataFrame(model_fit.resid)
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
residuals.plot(title='Residuals', ax=ax[0,0])
plot_acf(residuals, ax=ax[0,1])
plot_pacf(residuals, ax=ax[1,0])
ax[1,1].axis('off')
plt.show()

在上述代码中，首先读取了时间序列数据，然后使用ARIMA模型拟合数据，并将拟合后的残差绘制在诊断图中。如果在绘制诊断图时出现错误，可以根据上述解决方法逐一检查并修复问题。