d2l.plt.scatter(features[:, (1)].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1)

这是一个关于 Python 数据可视化的问题，我可以回答。这段代码使用了 PyTorch 的 detach() 方法将张量转换为 NumPy 数组，并使用 Matplotlib 的 scatter() 方法绘制散点图。其中 features[:, (1)] 表示取 features 张量的第二列数据，labels 表示标签数据。最后一个参数 1 表示散点图的大小。

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d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:,1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(),1);

这段代码使用了d2l库中的set_figsize()函数和plt.scatter()函数，其中set_figsize()函数用于设置图像的大小，plt.scatter()函数用于绘制散点图。

features[:,1].detach().numpy()表示取出features中第二列的数据，并将其转换为numpy数组。labels.detach().numpy()表示将labels数据转换为numpy数组。

plt.scatter()函数用第一个参数表示x轴的数据，第二个参数表示y轴的数据，第三个参数表示点的大小。因此，这段代码的作用是绘制一个以features中第二列为x轴，label为y轴的散点图，点的大小为1。

d2l.set_figsize() d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels. Detach().numpy(), 1);

这段代码可能是使用了d2l库进行数据可视化，具体解释如下：

`d2l.set_figsize()`是一个函数调用，用来设置图形的大小。它可能是d2l库中的一个函数，也可能是用户自定义的函数。这个函数的作用是让绘制的散点图显示得更合适。

`d2l.plt.scatter()`是一个散点图绘制函数，其中`features[:, 1].detach().numpy()`是横坐标，`labels.detach().numpy()`是纵坐标，1代表散点的大小。其中`features`和`labels`应该是tensor类型的数据，`detach()`用来将数据从计算图中分离出来，`numpy()`用来将tensor类型的数据转换为numpy数组类型，方便后续绘图操作。

综上所述，这段代码的作用是绘制一个散点图，其中横坐标为`features`的第二列数据，纵坐标为`labels`数据，点的大小为1，同时设置了图形的大小。