为什么X=np.append(np.ones((m,1)),data_n[:,0].reshape(m,1),axis=1)要给X矩阵添加一列

在机器学习中，我们经常需要处理多维数据，其中一个重要的操作是将特征（features）和标签（labels）分离开来。在这种情况下，我们通常将特征存储在一个矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。而将标签存储在一个向量中。

在这个矩阵中，我们通常需要添加一个额外的列，这个列的元素都是1。这是因为在很多机器学习算法中，我们需要对数据进行归一化处理，即将每个特征的值缩放到一个相同的范围内。在这种情况下，我们需要将每个特征都乘以一个权重（weight），这个权重可以看做是这个特征的重要性。而对于这个额外的列，我们通常将其看做是一个偏置（bias），它的权重在算法中也需要进行学习。这样，我们就可以将每个特征乘以对应的权重，并加上一个偏置，得到最终的预测值。

因此，为了方便进行这些操作，我们需要在特征矩阵中添加一个额外的列，这个列的元素都是1。在这个例子中，X矩阵的第一列都是1，代表了偏置。