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。

相关问题

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) # 构建神经网络模型并训练 nn = BPNeuralNetwork(num_input=train_input.shape[1], num_hidden=3, num_output=train_output.shape[1], learning_rate=0.1) nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) # 在测试集上进行预测并计算准确率 y_pred = nn.predict(test_input) #print(test_output.shape, y_pred.shape)02 right = 0 if not test_output.empty: # 进行您的操作 for i in range(test_output.shape[0]): if test_output[i] == y_pred[i]: right += 1 accuracy = right / test_output.shape[0] print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100)) else: # DataFrame 为空的处理逻辑 print("test_output DataFrame为空")

根据您提供的代码，我注意到您正在使用BPNeuralNetwork类构建一个神经网络模型，并使用train_input和train_output来训练模型。然后，您使用test_input来进行预测，并将预测结果与test_output进行比较以计算准确率。

在代码中，我还看到您在循环中使用索引来访问test_output和y_pred的元素。但是，请注意，pandas DataFrame中的列需要使用列名或loc方法来进行访问，而不是使用索引。

修改您的代码如下：

right = 0
if not test_output.empty:
    # 进行您的操作
    for i in range(test_output.shape[0]):
        if test_output.loc[i, 0] == y_pred[i, 0]:
            right += 1

    accuracy = right / test_output.shape[0]
    print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
else:
    # DataFrame 为空的处理逻辑
    print("test_output DataFrame为空")

这样，您将能够通过使用loc方法来访问test_output DataFrame中的元素，并计算准确率。

请确保在使用索引访问DataFrame时使用正确的列名或loc方法，并确保DataFrame的形状和索引与预期一致。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据细节，以便我能够更好地帮助您解决问题。