print(train_output)后输出行数不对其

如果在打印`train_output`之后，输出的行数不正确，可能以下几个原因：

1. 数据中包含了空行或者多余的行。你可以使用`dropna()`函数来删除包含空值的行，并使用`reset_index()`函数重新设置索引。

train_output = train_output.dropna().reset_index(drop=True)

2. 数据读取过程中出现了错误。请确保在使用`pd.read_excel()`函数读取数据时，传入的文件路径和参数正确，并且文件中的数据格式正确。

3. 数据的打印设置问题。默认情况下，`pandas`会根据数据的大小和终端窗口的高度来决定是否折叠显示数据。你可以使用以下代码来设置打印选项，以确保所有行都被完整地显示出来：

pd.set_option('display.max_rows', None)

在打印`train_output`之前，添加上述代码可以确保所有的行都被显示出来。

希望这些解决方案能够帮助你找到问题所在。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和上下文信息，以便我能够提供更准确的帮助。

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print(train_output)后输出行数不对齐

如果在打印`train_output`之后，输出的行数不对齐，可能有以下几个原因：

1. 数据中包含了空行或者多余的行。你可以使用`dropna()`函数来删除包含空值的行，并使用`reset_index()`函数重新设置索引。

train_output = train_output.dropna().reset_index(drop=True)

这将删除所有包含空值的行，并重新设置索引，使行数对齐。

2. 数据的打印设置问题。默认情况下，`pandas`会根据数据的大小和终端窗口的高度来决定是否折叠显示数据。如果数据太长而不能完整显示，可以通过以下代码来设置打印选项，以确保所有行都被完整地显示出来：

pd.set_option('display.max_rows', None)

在打印`train_output`之前，添加上述代码可以确保所有的行都被显示出来。

3. 数据框的样式设置问题。有时候，如果表格样式设置为自动换行或者列宽度不够，也可能导致输出的行数不对齐。可以尝试调整列宽度或者取消自动换行来解决问题。

希望这些解决方案能够帮助你找到问题所在。如果问题仍然存在，请提供更多相关的代码和上下文信息，以便我能够提供更准确的帮助。

from BP import BPNeuralNetwork import numpy as np import pandas as pd # 读取 Excel 文件并划分数据集 train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) test_input=pd.read_excel('test.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0,1, 2, 3, 4, 5, 6,7,8,9,10,11,12,13,14,15, 16,17,18,19,20,21, 22, 23, 24, 25, 26,27,28,29,30,31, 32, 33, 34]) train_output=pd.read_excel('result.xlsx', nrows=100, usecols=[0]) test_output=pd.read_excel('result.xlsx', skiprows=99, nrows=50, usecols=[0]) print(train_input.shape, test_input.shape) print(train_output.shape, test_output.shape) print(train_input)

这段代码读取了一个Excel文件，并将其划分为练集和测试集。首先，使用`pd.read_excel`函数从名为'test.xlsx'的Excel文件中读取前100行作为训练输入数据，并仅使用列索引为0到34的列。接下来，使用相同的方式读取第100行之后的50行作为测试输入数据。接着，使用`pd.read_excel`函数从名为'result.xlsx'的Excel文件中读取前100行作为训练输出数据，并仅使用列索引为0的列。最后，使用相同的方式读取第100行之后的50行作为测试输出数据。

接下来，代码打印了训练输入数据、测试输入数据、训练输出数据和测试输出数据的形状（即行数和列数），以及训练输入数据的内容。

请注意，这段代码使用了`BPNeuralNetwork`类，但是在提供的代码中没有看到该类的导入语句。如果该类定义在另一个文件中，请确保正确地导入它。