x_test = X_test['LSTAT'].values.reshape(-1, 1)

This line of code is reshaping the 'LSTAT' column of the X_test dataframe into a 2-dimensional array with only one column. This is done using the numpy reshape method. The -1 in the reshape method means that the number of rows in the reshaped array will be inferred based on the number of elements in the original array.

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解析self.CRIM_Edit = QLineEdit("11.95") self.ZN_Edit = QLineEdit("0.00") self.INDUS_Edit = QLineEdit("18.100") self.CHAS_Edit = QLineEdit("0") self.NOX_Edit = QLineEdit("0.6590") self.RM_Edit = QLineEdit("5.6090") self.AGE_Edit = QLineEdit("90.00") self.DIS_Edit = QLineEdit("1.385") self.RAD_Edit = QLineEdit("24") self.TAX_Edit = QLineEdit("680.0") self.PTRATIO_Edit = QLineEdit("20.20") self.B_Edit = QLineEdit("332.09") self.LSTAT_Edit = QLineEdit("12.13")

这是一段 Python 代码，它创建了多个名为 "xxx_Edit" 的文本框控件，并将它们添加到当前类的实例对象中。

每个文本框控件都有一个默认值，例如第一个文本框控件的默认值为 "11.95"。这些文本框控件通常用于接收用户的输入，例如此处可能是用于输入房屋的各种属性值。

这些文本框控件都被存储在当前类的实例对象中，以便在其他方法中可以方便地访问它们的值。例如，可以在某个方法中使用 "self.CRIM_Edit.text()" 来获取名为 "CRIM_Edit" 的文本框控件中的文本值。

解释一下data_pd = data_pd[['LSTAT','PTRATIO','RM','price']] y = np.array(data_pd['price']) data_pd=data_pd.drop(['price'],axis=1) X = np.array(data_pd)

这段代码的作用是将一个数据集中的四列数据分别保存到`data_pd`中的四个列中，其中包含`LSTAT`、`PTRATIO`和`RM`三个自变量和`price`一个因变量。接着，将`price`列的数据赋值给变量`y`，并从`data_pd`中删除`price`列，最后将剩余的三列数据保存到`X`中。这段代码通常用于数据预处理和数据建模中，目的是将特征变量和目标变量分开，并将特征变量保存到矩阵`X`中，将目标变量保存到向量`y`中，以便于后续的数据分析和建模。