y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)

这行代码是将一个二维数组 `y10` 的第 `i-1` 列赋值为一个新的二维数组，这个新的二维数组是通过 `np.where` 函数生成的。具体来说，`np.where(y==i, 1, 0)` 将 `y` 数组中所有等于 `i` 的元素变成 1，其余元素变成 0，然后返回一个新的二维数组。这个新的二维数组被赋值给 `y10` 的第 `i-1` 列。这种操作通常用于将一个标签数组 `y` 转换为一个 one-hot 编码表示的矩阵 `y10`，其中每一列对应一个标签，每一行对应一个样本，如果样本的标签是该列对应的标签，则在该行上对应的元素为 1，否则为 0。

相关问题

解释indices = np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))[0]

这行代码的作用是在二维数组 `a` 的最后一列中查找与数组 `b` 中元素相等的值，并返回这些值在第一维（行）中的索引。具体解释如下：

1. `a[:, -1]` 表示取数组 `a` 的最后一列，即所有行的最后一个元素，返回一维数组。
2. `a[:, -1][:, np.newaxis]` 表示将上一步得到的一维数组转换为二维数组，其中每个元素都是一行，维度为 (n, 1)。
3. `np.array(b)` 将列表 `b` 转换为 numpy 数组。
4. `a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b)` 对二维数组的每个元素逐个比较是否与数组 `b` 中的元素相等，返回一个布尔型的二维数组。
5. `np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))` 返回一个元组，包含符合条件的元素的索引。元组中第一个元素是行的索引，第二个元素是列的索引。由于这里只对一列进行比较，所以第二个元素始终为 0。
6. `np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))[0]` 取元组中的第一个元素，即符合条件的行的索引。

for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)

这段代码用于将多分类问题的标签转换为 one-hot 编码。其中，`num_labels` 表示类别数量，`y` 是形状为 `(m,)` 的一维标签数组，`y10` 是形状为 `(m, num_labels)` 的二维数组，用于存储转换后的 one-hot 编码。

具体地，`for` 循环遍历每个类别，然后使用 `numpy` 的 `where()` 方法将标签数组 `y` 中等于当前类别的位置标记为 1，不等于当前类别的位置标记为 0，并将结果存入 `y10` 中对应的列中。

最终，`y10` 中的每一行表示一个样本的 one-hot 编码，其中第 $i$ 列为 1 表示该样本属于第 $i$ 个类别，为 0 表示不属于。