KeyError: '..\\datas\\omniglot_28x28\\omniglot_resized'

这个错误通常是由于文件路径错误导致的。在你的代码中，可能有一个文件路径指向了一个不存在的文件或文件夹。请检查你的代码中的文件路径是否正确，并确保文件或文件夹存在。如果你使用的是相对路径，请确保你的当前工作目录正确。你可以使用Python的os库来获取当前工作目录并检查文件路径是否正确。如果你使用的是绝对路径，请确保路径正确，包括斜杠和反斜杠的方向。

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

在代码中，预处理部分中使用了未定义的变量 `train_datas` 和 `test_datas`，应该将其改为 `X_train` 和 `X_test`。

另外，在调用 `CoReg` 模型时，传入的参数名 `test_datas` 应该改为 `unlabeled_X`，因为在之前的代码中，`X_unlabeled` 被赋值给了 `unlabeled_X`。

最后，在计算预测结果时，应该将 `test_X` 改为 `X_test`。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
from sklearn import preprocessing 
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg 
from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error 

pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') 
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 
y = data['label'] # 标签列 

# 划分数据集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) 

# 划分带标签数据集 
labeled_size = 0.3 
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) 
indices = np.arange(len(X_train)) 
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) 
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] 
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] 
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] 
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] 

# 数据预处理 
pre_transform=preprocessing.StandardScaler() 
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) 
X_train = pre_transform.transform(X_train) 
X_test = pre_transform.transform(X_test) 

# 构建和训练模型 
model = CoReg() 
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) 
pred_y = model.predict(X=X_test) 

# 计算性能指标 
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)

error: variably modified 'imu_datas' at file scope

这个错误是因为你在文件作用域（即在函数外部）定义了一个可变长度的数组（例如int imu_datas[n]），但C语言不支持在文件作用域定义可变长度的数组。解决方法是使用宏定义或者动态分配内存来代替可变长度的数组。你可以尝试使用以下代码来解决这个问题：

#define N 10 // 宏定义数组长度
int imu_datas[N]; // 在文件作用域定义数组

或者使用动态分配内存的方法：

int* imu_datas = NULL; // 声明指针
int n = 10; // 数组长度
imu_datas = (int*)malloc(sizeof(int) * n); // 动态分配内存

记得在使用完动态分配的内存后，要使用free()函数释放内存，避免内存泄漏。