date_history, data_history = data.iloc[:, :2].values.T 什么意思

这行代码是在从 Pandas DataFrame 数据中提取出前两列的数据，并把它们转置后分别赋值给了 `date_history` 和 `data_history` 两个变量。其中 `iloc` 是 Pandas 中的一种用于按位置选择数据的方法，`:2` 表示选择前两列，`.values` 表示转换为 Numpy 数组，`.T` 表示转置。因此，`date_history` 将包含第一列的数据，`data_history` 将包含第二列的数据。

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date_history, data_history = data.iloc[:, :2].values.T 是什么意思

这行代码用于将DataFrame类型的数据data的前两列转换为numpy数组，并将其转置。具体地说，`.iloc[:, :2]`是用于选取所有行和前两列的数据，`.values`将其转换为numpy数组，最后`.T`将其转置。这样，`data_history`将包含前两列数据的转置，即第一列数据的所有值，第二列数据的所有值，便于后续的数据处理和分析。`date_history`则是第一列数据的所有值，通常用于作为x轴坐标或时间序列数据。

date_history, data_history = data.iloc[:, :2].values.T 为什么要加转置

`data.iloc[:, :2]` 表示选择数据集中所有行和前两列作为新的数据集。由于 `values` 属性返回的是一个二维数组，因此我们需要通过 `.T` 进行转置，使得 `data_history` 和 `date_history` 分别表示数据集的第一列和第二列。如果不进行转置，则 `data_history` 和 `date_history` 分别表示数据集中的第一个和第二个样本。