D:\tokamaka\实验集\Python\SVM\DisruptionPredictor\Test2.py:34: FutureWarning: elementwise comparison failed; returning scalar instead, but in the future will perform elementwise comparison if is_disrupt == 'TURE':

这个警告提示说，在第 34 行的代码中，出现了一个元素级别的比较失败，返回了一个标量而不是预期的数组。同时，它也提醒你，虽然目前返回了标量，但是在未来的版本中，它将执行元素级别的比较。

这个问题可能是由以下原因导致的：

1. 可能是你的代码中有一个变量名拼写错误。例如，在这个警告中，`TURE`应该是`True`的拼写错误。因为 Python 区分大小写，所以这个错误会导致代码执行不正常。

2. 可能是你的代码中使用了不同类型的变量进行比较。例如，`is_disrupt`可能是字符串类型，而你尝试将其与布尔类型 `True` 进行比较，这将导致元素级别的比较失败。

你需要检查代码中出现问题的部分，确认所有变量名的拼写是否正确，以及所有数据类型是否匹配。如果需要，可以将变量转换为正确的数据类型，以确保代码运行正常。

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D:\python\python.exe D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 59, in <module> data, labels = load_data_parallel('train', shot, directory) File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\Test3.py", line 39, in load_data_parallel for st in shots: TypeError: 'int' object is not iterable

根据你给出的信息，这个错误的原因是在 `load_data_parallel` 函数中，`shots` 参数是一个整数，而不是一个可迭代对象。因此，程序无法在 `for` 循环中处理它。你需要检查一下 `shots` 参数的类型和值是否正确，并确保它是一个可迭代对象（如列表、元组等）。你也可以在代码中加入一些调试语句，以便更好地定位问题所在。