__all__==['test1']，被提示错误

`__all__` 是Python中的一个特殊变量，主要用于模块和包的导入控制。当模块被导入时，`__all__` 中列出的名称会成为可从该模块导出的公共名称列表，也就是说，这些名称会成为 `from module import *` 语句可以导出的内容。如果你定义了 `__all__` 但其中包含的名称在模块中不存在，Python解释器会抛出一个错误。

例如，如果一个模块定义了 `__all__ = ['test1']`，但在模块中没有名为 `test1` 的对象，那么当执行 `from module import *` 时，解释器会抛出一个错误，提示 `test1` 没有被定义。

如果你看到的错误消息是关于 `__all__ == ['test1']` 的，那么可能是你在比较操作中使用了 `==`，但这个操作符用于比较两个对象的值是否相等，而不是用来定义模块导出的名称列表。如果你的意图是定义一个导出列表，应该直接赋值而不是使用比较操作符。

正确的使用方法是在模块的顶层定义 `__all__`，像这样：

# 假设模块中定义了一个名为 test1 的函数或变量
__all__ = ['test1']

现在回答你的问题，如果 `__all__ == ['test1']` 导致了错误提示，那么可能是以下几种情况之一：
1. 模块中确实没有名为 `test1` 的对象。
2. 代码中有语法错误，比如使用了错误的 `==` 操作符而不是赋值操作符 `=`。
3. 代码上下文不正确，可能你在一个不合适的上下文中使用了 `__all__`。

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clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 % additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; additional_test_data = input(101:120,:)'; additional_test_data_n = mapminmax('apply', additional_test_data, input_ps); pos_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, additional_test_data_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output(1,:); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');显示additional_test_data = input(101:120,:); 位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。

这段代码中出现了一个错误，提示“位置 1 处的索引超出数组边界(不能超出 5)。”，意味着在使用“additional_test_data = input(101:120,:)”这行代码时，访问了数组边界之外的元素。根据错误提示，数组的大小为5，因此访问索引大于5的元素会导致错误。可能的原因是数据集的大小与代码中的索引范围不一致，需要检查数据集的大小并修正代码中的索引范围。

clc;clear all; Y=xlsread('黄金期货历史数据','B2:B586'); figure autocorr(Y) figure parcorr(Y) y_h_adf = adftest(Y) y_h_kpss = kpsstest(Y) Yd1 = diff(Y); yd1_h_adf = adftest(Yd1) yd1_h_kpss = kpsstest(Yd1) Yd2=diff(Yd1) yd2_h_adf = adftest(Yd2) yd2_h_kpss = kpsstest(Yd2) Yd2=Yd2'; yanchi=[6,12,18]; [H,pValue,Qstat,CriticalValue]=lbqtest(Yd2,'lags',yanchi); fprintf('%15s%15s%15s','延迟阶数','卡方统计量','p值'); fprintf('\n'); for d=1:length(yanchi) fprintf('%18f%19f%19f',yanchi(d),Qstat(d),pValue(d)); fprintf('\n'); end LOGL = zeros(3,3); % Initialize PQ = zeros(3,3); for p = 1:3 for q = 1:3 Mdl = arima(p,2,q); [aic,bic,logL] = estimate(Mdl,Yd2,'Display','off'); LOGL(p,q) = logL; PQ(p,q) = p + q; end end LOGL = reshape(LOGL,9,1); PQ = reshape(PQ,9,1); [aic,bic] = aicbic(LOGL,PQ+1,100); a=reshape(bic,3,3)这段代码的运行结果为错误使用 arima/estimate (第 228 行) Input response series data must be non-empty and a column vector.怎么改

这个错误提示意味着输入到 `estimate` 函数的响应序列数据必须是非空的列向量，而不是行向量。因此，需要将 `Yd2` 转换为列向量，可以使用 `reshape` 函数将其转换为列向量，修改代码如下：

LOGL = zeros(3,3);
PQ = zeros(3,3);
for p = 1:3
    for q = 1:3
        Mdl = arima(p,2,q);
        [aic,bic,logL] = estimate(Mdl,reshape(Yd2,[],1),'Display','off');
        LOGL(p,q) = logL;
        PQ(p,q) = p + q;
    end
end
LOGL = reshape(LOGL,9,1);
PQ = reshape(PQ,9,1);
[aic,bic] = aicbic(LOGL,PQ+1,100);
a=reshape(bic,3,3)

在修改后的代码中，`reshape(Yd2,[],1)` 将 `Yd2` 转换为列向量，这样就可以避免输入错误了。