skiprows = lambda x: (x!=0) and not x % 2)

这段代码是用于跳过某些行的条件函数。其中 lambda x 是一个匿名函数，x 是一个变量，代表行索引。条件函数的逻辑是：当行索引不为0且不是偶数时返回 True，否则返回 False。

具体的解析如下：

1. (x!=0) 判断行索引 x 是否不等于 0，如果是则继续下一步判断，否则返回 False。
2. x % 2 判断行索引 x 除以 2 的余数是否为 0，也就是判断行索引是否为偶数。如果余数为 0，则返回 True，否则返回 False。
3. 最后的结果是条件 1 和条件 2 都为 True 时才返回 True，否则返回 False。

这样的条件函数可以用于 pandas 中的读取文件时的参数 skiprows，用来跳过指定的行。通过这个条件函数，可以很方便地指定跳过哪些行的读取。比如，如果一个文件有 10 行数据，我们可以用这个条件函数指定只读取行索引为奇数的数据行，即跳过行索引为偶数的行。

总之，这段代码的作用是根据行索引的值判断是否跳过该行，具体跳过哪些行可以根据条件函数的逻辑进行调整。

相关问题

bikes_numpy = np.loadtxt("../../data/chapter3/hour-fixed.csv", dtype=np.float32, delimiter=",", skiprows=1, converters={1: lambda x: float(x[8:10])}) bikes = torch.from_numpy(bikes_numpy) bikes

这段代码使用了 Numpy 库中的 loadtxt 函数来读取 "../../data/chapter3/hour-fixed.csv" 文件，并将其转换为 float32 类型的数组，以逗号分隔，跳过第 1 行，并使用 converters 参数将第 1 列的数据转换为从第 8 个字符开始的两个字符的浮点数。

然后，使用 PyTorch 中的 from_numpy 函数将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量。

最后，bikes 变量是 PyTorch 张量。

dates,close,open=np.loadtxt('SZZS_Day.csv', skiprows=2,delimiter=',', converters={0: lambda x:mdates.datestr2num(x.decode('utf-8'))}, usecols=(0,1,2), unpack=True) plt.plot_date(dates,open,color = 'g',marker = '3',linestyle = '-') plt.plot_date(dates,close,color = 'r',marker = '3',linestyle = '-',alpha = 0.3) # 可以一个图画两条线 plt.show()

这段代码可以用来读取并绘制股票数据的折线图，其中`SZZS_Day.csv`是一个包含股票每日数据的CSV文件。代码解释如下：

- `np.loadtxt`函数用于从CSV文件中读取数据，并将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。
- `plt.plot_date`函数用于绘制日期-数值折线图。其中，`dates`是日期数据，`open`和`close`分别是开盘价和收盘价数据，`color`参数设置线条颜色，`marker`参数设置数据点符号，`linestyle`参数设置线条样式，`alpha`参数设置线条透明度。
- `plt.show`函数用于显示绘制的图像。

需要注意的是，这段代码中使用了`matplotlib.dates.datestr2num`函数将日期字符串转换为matplotlib中的日期格式。如果你的日期格式与CSV文件中的不同，可能需要修改`converters`参数中的lambda函数来实现正确的转换。