mat3 = loadmat("ex6data3.mat") X3 = mat3["X"] （211，2） y3 = mat3["y"] （211，1） Xval = mat3["Xval"] （200，2） yval = mat3["yval"]

这段代码使用了Python的SciPy库中的loadmat函数，它可以从MATLAB格式的文件中加载数据并将其转换为Python对象。在这里，我们加载了名为“ex6data3.mat”的文件，它包含了4个变量：X，y，Xval和yval。其中，X和y是训练数据集，Xval和yval是交叉验证数据集。

具体来说，X是一个大小为（211，2）的二维数组，其中每一行代表一个训练样本，第一列是样本的第一个特征，第二列是样本的第二个特征。y是一个大小为（211，1）的一维数组，其中每个元素是该样本的标签，标签只有两个取值：1或0。

Xval和yval的形式与X和y相似，只是它们的大小为（200，2）和（200，1），分别代表了交叉验证数据集的特征和标签。这些数据集将被用于训练和评估分类器的性能。

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mat2 = loadmat("ex6data2.mat")

这行代码是用于加载一个.mat格式的文件 "ex6data2.mat"，该文件包含了一个二维数据集。在 Python 中，可以使用 SciPy 库的 loadmat() 函数来读取.mat文件。读取后的数据将以 Python 字典的形式存储，其中每个变量名都是字典的键，对应的变量值就是字典的值。因此，使用该代码后，可以通过 mat2["变量名"] 来获取相应的变量值。

mat = loadmat("ex6data1.mat")

这是针对 MATLAB 格式的代码，它会将名为 "ex6data1.mat" 的文件加载到内存中，然后将其存储在变量 mat 中。如果你想在 Python 中加载 .mat 文件，需要使用 scipy 库中的 loadmat() 函数，如下所示：

from scipy.io import loadmat

mat = loadmat('ex6data1.mat')

这将返回一个字典对象，其中包含从 .mat 文件中加载的数据。你可以使用字典键来访问数据。