Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 14, in <module> train_input=pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 299, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 344, in read_excel data = io.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1179, in parse return self._reader.parse( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 552, in parse parser = TextParser( File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2204, in TextParser return TextFileReader(*args, **kwds) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 819, in __init__ self._engine = self._make_engine(self.engine) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1050, in _make_engine return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 2242, in __init__ self.usecols, _ = _validate_usecols_arg(kwds["usecols"]) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 1241, in _validate_usecols_arg raise ValueError(msg) ValueError: 'usecols' must either be list-like of all strings, all unicode, all integers or a callable.

这个错误是由于 `usecols` 参数需要传递一个包含所有字符串、Unicode、整数或可调用对象的列表。根据你的错误信息，`usecols` 参数中包含了省略号（...），导致了这个错误。

确保你在 `usecols` 参数中传递一个有效的列表，例如：

train_input = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=[1, 2, 3, 4, 5, ..., 35])

请注意，省略号（...）不是有效的列表元素。你需要手动将要读取的列的索引一一列出，而不是使用省略号。

如果要读取从第1列到第35列的所有列，可以使用以下代码：

train_input = pd.read_excel('test.xlsx', nrows=100, usecols=list(range(1, 36)))

这将传递一个从1到35的整数列表给 `usecols` 参数。

如果还有其他问题，请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 159, in <module> n.train(train_input,train_output) File "D:\PyCharm\learning\1\11.py", line 135, in train for j in self.num_input: TypeError: 'int' object is not iterable

根据你提供的错误信息，出现了一个类型错误：`TypeError: 'int' object is not iterable`。这个错误通常发生在你尝试对一个整数对象进行迭代操作时。

根据你提供的代码片段，错误发生在`for j in self.num_input:`这行代码上。`self.num_input`是一个整数，而不是一个可迭代的对象（如列表、元组等）。因此，你不能使用`for`循环对其进行迭代操作。

如果你想要迭代某个范围内的整数，你可以使用`range()`函数来生成一个整数序列，然后进行迭代。例如：

for j in range(self.num_input):
    # 在这里执行迭代操作

请确保将代码中的`for j in self.num_input:`替换为上述示例代码，以解决这个类型错误。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。

Traceback (most recent call last): File "D:\PyCharm\learning\1\BPmain.py", line 16, in <module> nn.train(train_input, train_output, num_epochs=500) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 60, in train self.forward_propagation(x) File "D:\PyCharm\learning\1\BP.py", line 28, in forward_propagation self.input_layer = input_data.reshape(self.num_input, 1) File "D:\anaconda\envs\mytest\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5465, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'Series' object has no attribute 'reshape'

根据你提供的错误信息，看起来出现了一个属性错误（AttributeError）。错误信息显示了以下关键行号：

1. 第一个错误是在 "D:\PyCharm\learning\1\BP.py" 文件的第 60 行，即在 `train` 函数中的 `self.forward_propagation(x)` 调用处。
2. 第二个错误是在 "D:\PyCharm\learning\1\BP.py" 文件的第 28 行，即在 `forward_propagation` 方法中的 `input_data.reshape(self.num_input, 1)` 调用处。

根据错误信息，`input_data` 是一个 Pandas Series 对象。Pandas Series 对象没有 `reshape` 属性或方法，因此无法将其重塑为指定的形状。

要解决此问题，你可以通过使用 `values` 属性将 Pandas Series 转换为 NumPy 数组，然后再进行重塑操作。

请参考以下示例代码：

self.input_layer = input_data.values.reshape(self.num_input, 1)

将 `input_data` 对象转换为 NumPy 数组后，就可以使用 `reshape` 方法将其重塑为指定形状。这样应该能够解决你遇到的属性错误问题。

如果你还有其他问题，请随时提问。