import numpy as np
import pandas as pd
import torch

x = torch.tensor(data.iloc[:, 0].values) # 获取第一列数据作为 x
y = torch.tensor(data.iloc[:, 1].values) # 获取第二列数据作为 y
print(x.shape)
print('**********')
print(y.shape)

path='../data1024.xlsx'

报错：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'iloc'

报错原因：这个错误是因为尝试在数据类型为Numpy的对象上使用iloc[ , ]，而iloc[ , ]方法一般只能用于Pandas的DataFrame或Series数据上。

修改代码：直接把iloc[ , ]删掉即可，即直接使用索引访问数组的特定列，正确代码如下：

import numpy as np
import torch

# 假设 data 是一个 NumPy 数组并已经包含从 excel 文件中读取的数据
data = np.array(data)  # 替换为你实际的 numpy 数据

# 获取第一列数据并转换为 PyTorch 张量 x
x = torch.Tensor(data[:, 0]) # 第一列

# 获取第二列数据并转换为 PyTorch 张量 y
y = torch.Tensor(data[:, 1]) # 第二列

# 打印 x 和 y 的形状
print("x shape:", x.shape)
print("y shape:", y.shape)

path='../data1024.xlsx'