编写python代码，实现将一列数据变成一个直觉模糊集，该直觉模糊集为一个二维numpy数组，其每个元素代表p的隶属度和不确定度。

在模糊集理论中，一个直觉模糊集可以表示为一个二维数组，其中每个元素包含两个值：隶属度和不确定度。在Python中，可以使用NumPy库来创建并操作这样的数组。

下面是一个示例代码，将一列数据转换成直觉模糊集：

import numpy as np

def intuitionistic_fuzzy_set(data):
    # 计算数据的最大值和最小值
    max_value = max(data)
    min_value = min(data)
    
    # 初始化直觉模糊集
    ifs = np.zeros((len(data), 2))
    
    # 计算每个元素的隶属度和不确定度
    for i, x in enumerate(data):
        # 计算隶属度
        if x == min_value:
            mu = 0
        else:
            mu = (x - min_value) / (max_value - min_value)
            
        # 计算不确定度
        delta = 1 - mu
        
        # 将隶属度和不确定度存储到数组中
        ifs[i] = [mu, delta]
        
    return ifs

在上述代码中，我们首先计算了数据的最大值和最小值，并根据它们初始化了一个大小为`(len(data), 2)`的二维数组`ifs`，其中第一列是隶属度，第二列是不确定度。然后，我们遍历数据中的每个元素，并计算其隶属度和不确定度，将其存储到`ifs`数组中。最后，我们返回`ifs`数组作为直觉模糊集的表示。

下面是一个示例使用：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
ifs = intuitionistic_fuzzy_set(data)
print(ifs)

输出结果为：

array([[0.        , 1.        ],
       [0.25      , 0.75      ],
       [0.5       , 0.5       ],
       [0.75      , 0.25      ],
       [1.        , 0.        ]])

这个结果表示，对于数据中的第一个元素1，其隶属度是0，不确定度是1；对于第二个元素2，其隶属度是0.25，不确定度是0.75；以此类推。