這個錯誤訊息代表的是你的list裡面的indices參數只吃integers或slices,而不接受tuple參數
所以我想應該修改成last_column = results.xyxy[-1]就可以了吧(錯誤答案)

更正:從xyxy取出names[0]資訊
pred_name = results.xyxy.names[0] # tea

我從PyTorch官網找到的範例程式碼如下:
LOAD FROM PYTORCH HUB

import torch

# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# Images
imgs = ['https://ultralytics.com/images/zidane.jpg']  # batch of images

# Inference
results = model(imgs)

# Results
results.print()
results.save()  # or .show()

results.xyxy[0]  # img1 predictions (tensor)
results.pandas().xyxy[0]  # img1 predictions (pandas)
#      xmin    ymin    xmax   ymax  confidence  class    name
# 0  749.50   43.50  1148.0  704.5    0.874023      0  person
# 1  433.50  433.50   517.5  714.5    0.687988     27     tie
# 2  114.75  195.75  1095.0  708.0    0.624512      0  person
# 3  986.00  304.00  1028.0  420.0    0.286865     27     tie

# Get the names of the classes
class_names = results.names

# Get the index 0 row name
row_name = class_names[0]

print(row_name)  # Output: person

可參考 YOLO v8 說明文件。

你的這個錯誤：

是因為 results.xyxy 的類別是 list ， 不是 numpy.array， 沒有 [:,-1] 這種 索引 (indexing) 語法。
( 請善用 type() 取得物件類別資訊。 )

辨識結果的名稱集合可從 results.pandas().xyxy[0]['name'].values (<class 'numpy.ndarray'>) 取得， 例如：

## 顯示 'tea' 是否在辨識結果的名稱列表內;
print('tea' in results.pandas().xyxy[0]['name'].values)

( 你的程式碼中， torch.hub.load() 給的 model() 具批次處理功能。 因為你只辨識一張圖片， 所以只需檢查一個辨識結果 xyxy[0] 的內容。 )

請善用 程式碼與語法高亮標記 - iT邦幫忙 的 Markdown ；
不然， 至少， 編輯區工具列， 有個 新增程式碼 (Ctrl-Alt-C) 能用。

( 程式碼區塊 亦可用以存放各種文字資料， 以方便他人閱覽。 )

iThelp-Markdown 的語法高亮之自動識別時常錯判， 建議用下面方式(py)指定語言：

```py
print('hello, world')
```