x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1]) y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1]])

这段代码使用了PyTorch中的`torch.from_numpy()`函数，将一个numpy数组转换为PyTorch张量。其中，`xy`是一个二维的numpy数组，第一维表示样本数量，第二维表示每个样本的特征数量。`[:, :-1]`表示取所有样本的除最后一个特征以外的所有特征，返回一个二维的numpy数组。`[:, [-1]]`表示取所有样本的最后一个特征，返回一个二维的numpy数组。

具体来说，假设`xy`的形状是`(N, M)`，其中`N`是样本数量，`M`是每个样本的特征数量。那么，`xy[:, :-1]`的形状是`(N, M-1)`，`xy[:, [-1]]`的形状是`(N, 1)`。

然后，`torch.from_numpy()`函数将这两个numpy数组分别转换为PyTorch张量`x_data`和`y_data`。