D:\tokamaka\ExperimentalSet\Python\SVM\DisruptionPredictor\B_train.py:94: DeprecationWarning: Conversion of an array with ndim > 0 to a scalar is deprecated, and will error in future. Ensure you extract a single element from your array before performing this operation. (Deprecated NumPy 1.25.)

这个警告信息是在使用 NumPy 库时出现的。警告的内容是关于将一个维度大于 0 的数组转换为标量（scalar）的问题。在未来的 NumPy 版本中，这样的操作将会报错。

警告信息建议在进行这样的操作之前，确保从数组中提取单个元素。这意味着您可能需要检查代码中出现该警告的那一行，并确保在执行操作之前，将数组转换为单个元素。

根据您提供的路径和行号，警告可能与代码中的某个地方有关。请检查 B_train.py 文件的第 94 行，并确保在进行操作之前正确提取了数组的单个元素。确保代码能够适应将来的 NumPy 版本，避免出现错误。

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Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 57, in <module> X_train, y_train = load_data(train_folder) File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 31, in load_data return np.array(X), np.array(y) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (120, 7) + inhomogeneous part.

这个错误提示意味着在你的代码中，尝试将一个序列赋值给了一个数组元素。在请求的数组维度中，存在不同的形状，导致无法进行赋值操作。在你的代码中，这个错误发生在第31行，load_data函数中。你需要检查load_data函数的代码，以找到导致该错误的原因。可能的原因包括数据类型不匹配，数据维度不匹配等等。

D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 62, in <module> for j in range(train_data[i].shape[1]): AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

根据你给出的信息，这个错误的原因是在第 62 行，`train_data[i]` 是一个列表，而不是一个 numpy 数组，因此没有 `shape` 属性。你需要检查一下 `train_data` 列表中的元素是否都是 numpy 数组，如果有不是的，需要将其转换为 numpy 数组。你可以使用 `np.array()` 函数将列表转换为 numpy 数组。