data = np.zeros((Landset_data.shape[0],Landset_data.shape[1]*Landset_data.shape[2])) for i in range(Landset_data.shape[0]): data[i] = Landset_data[i].flatten() data = data.swapaxes(0,1)

这段代码的作用是将三维的Landset_data数据变成二维的data数据，其中每一行是一个像素点的所有通道的数值。具体来说，首先创建一个全为0的二维数组，其行数为Landset_data的第一维大小，列数为Landset_data的第二维和第三维大小的乘积。然后通过循环遍历Landset_data的第一维，将每个二维矩阵展平成一维数组，并存储到data的对应行上。最后通过swapaxes函数交换data的行和列，使得每一列对应一个像素点的所有通道数值。

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rea_data = np.zeros(n + 1, dtype=np.int)

This line of code creates a numpy array of size n x 1 (where n is a variable that is not defined in this code snippet), with all elements initialized to 0 and data type set to integer.

m,n = X.shape dj_dw = np.zeros((n,))

这段代码中，`X` 是一个矩阵，`m` 和 `n` 分别是 `X` 的行数和列数。 `X.shape` 返回一个元组 `(m, n)`，将其解包给变量 `m` 和 `n`。

`np.zeros((n,))` 创建一个形状为 `(n,)` 的全零数组，这里的 `n` 是列数。这个数组用于存储梯度 `dj_dw`，它是一个长度为 `n` 的一维数组，初始值都是0。可以使用这个数组来累积每个权重的梯度。