cols_num = data.shape[1]报错tuple index out of range

当你遇到 `cols_num = data.shape[1]` 报 "tuple index out of range" 错误时，这通常意味着你在尝试访问一个序列（这里是数组形状 tuple）的索引超出了它的范围。在Python中，`shape` 返回的是一个元组，表示一个二维数组（矩阵）的行数（第一个元素）和列数（第二个元素）。如果 `data` 是空的或者没有任何数据，那么 `data.shape` 就会是一个包含单个元素（0或None）的元组，因为它是 `(rows, cols)` 形式的，当没有列时 `cols` 就不存在。

例如：

empty_data = np.empty((0, 5))  # 或者 data = []
cols_num = empty_data.shape[1]  # 这里会抛出 IndexError，因为 shape 是 (0,)，只有一个元素

解决这个问题的方法是先检查 `data.shape` 是否为空或者只有一维，然后再尝试访问索引：

if data.shape and len(data.shape) == 2:  # 检查数据是否有两维并且不是空的
    cols_num = data.shape[1]
else:
    print("数据为空或无法确定列数")

或者更简洁的方式是使用 `try-except` 来处理异常：

try:
    cols_num = data.shape[1]
except IndexError:
    cols_num = None  # 或者你想有的默认值