def dropsame(data): for i in range(data.shape[1]): if pd.unique(data.iloc[:,i])==1: pd.drop(data.iloc[:,i]) dropsame(data) 报错为ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

这个错误是因为在 if 语句中使用了一个数组，而 Python 不知道应该使用数组的哪个元素来进行比较。你可以尝试使用 a.any() 或 a.all() 来解决这个问题。此外，你还需要修改代码中的 pd.drop()，因为它不会修改原始数据。下面是修改后的代码：

def dropsame(data):
    for i in range(data.shape[1]):
        if not pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique():
            data.drop(data.columns[i], axis=1, inplace=True)
    return data

# 示例用法：
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [1, 1, 1], 'C': [2, 3, 4]})
print(dropsame(data))

这里我们使用了 `not pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique()` 来判断某一列是否全部相同。如果是，就使用 `data.drop()` 删除该列，并将 `inplace` 参数设置为 `True`，这样就可以直接修改原始数据了。最后，该函数返回修改后的数据。

相关问题

def dropsame(data): for i in range(data.shape[1]): if pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique(): data.drop(data.columns[i], axis=1, inplace=True) return data dropsame(data) IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

这个错误可能是因为你的数据不够大，导致在删除重复列时，删除了所有的列，导致索引越界。

你可以在删除列之前，先检查一下数据的列数是否大于1，以避免出现这种情况。修改后的代码如下：

def dropsame(data):
    for i in range(data.shape[1]):
        if data.shape[1] > 1 and pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique() == 1:
            data.drop(data.columns[i], axis=1, inplace=True)
    return data

dropsame(data)

这样就可以避免出现索引越界的错误了。

column_name = ["label"] column_name.extend(["pixel%d" % i for i in range(32 * 32 * 3)]) dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1，激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2，激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

你的代码中存在一些问题：

1. 你导入的库 `Keras` 和 `backend` 应该是 `tensorflow.keras` 和 `tensorflow.keras.backend`。以你需要将代码中的 `ker` 和 `backend` 替换为 `tensorflow` 和 `tensorflow.keras.backend`。

2. 你在模型中使用的激活函数 `swish` 并没有定义。你可以在使用之前定义一个 `swish` 函数，可以参考以下示例：

def swish(x, beta=1.0):
    return x * tf.sigmoid(beta * x)

3. 在创建模型时，你使用了 `tf.keras.models.Sequential`，但是你导入的是 `keras` 库而不是 `tensorflow.keras` 库。所以你需要将代码中的 `keras.models.Sequential` 替换为 `tensorflow.keras.models.Sequential`。

4. 在模型的第一层之前，你可以添加一个 `tf.keras.layers.InputLayer` 来指定输入的形状。你可以将其添加到模型定义的开头，如下所示：

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)),
    ...
])

根据上述修改，你的模型定义应该如下所示：

import tensorflow as tf

def swish(x, beta=1.0):
    return x * tf.sigmoid(beta * x)

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)),
    tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

请注意，我只修改了与模型定义相关的部分。如果你的代码中还有其他问题，你需要继续检查并做出相应的修改。