解释：c = np.vstack((np.array(df[1][0:len(df)-1]),np.array(df[2][0:len(df)-1]))) cities=np.transpose(c)

这段代码的作用是将DataFrame数据中第一列和第二列的数据按照纵向方向叠加起来，并将结果转置为新的数组cities。其中，np.vstack()函数是用来进行纵向叠加操作的，np.array()函数是将DataFrame数据转换为numpy数组，而np.transpose()函数则是将数组进行转置操作。

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load_data(): df = pd.read_csv('./TSP问题测试数据集/kroA200.tsp', sep=" ", skiprows=6, header=None) city = np.array(df[0][0:len(df) - 1])

这段代码的作用是从一个csv文件中读取TSP问题测试数据集，并将其中的城市信息存储到一个numpy数组中。具体来说，load_data()函数通过调用pandas库的read_csv()函数读取csv文件，从第6行开始读取，并忽略最后一行。然后，代码将读取到的城市信息存储到一个numpy数组中，并返回该数组。

import numpy as np import pandas as pd def read_asc(filepath): usecols = [0, 4] # 仅读取第0列和第4列 chunksize = 100000 # 每次读取100000行数据 for chunk in pd.read_csv(filepath, skiprows=4, encoding="gbk", engine='python', sep=' ', delimiter=None, index_col=False, header=None, skipinitialspace=True, usecols=usecols, chunksize=chunksize): file = np.array(chunk) data = read_message(file) filter_step_size(data) def read_message(file): mask = file[:, 1] == "107" data = file[mask] return data def filter_step_size(data): diff = np.diff(data[:, 0].astype(float)) # 将第0列转换为浮点数类型 mask = np.logical_and(0.090 < diff, diff < 0.110) success_sum = np.count_nonzero(mask) fail_sum = len(mask) - success_sum result = np.column_stack((data[:-1, 0], data[1:, 0], diff)) result = result print("步长通过数: {}".format(success_sum)) print("步长未通过数: {}".format(fail_sum)) print("未通过前一项值：未通过后一项值：差值：") print(result) if name == 'main': read_asc("E:\package\databin 7-12-2023 2-23-05 pm Messages File.asc") 修改这段代码，循环读取xlsx文件中第三列除去第一行的所有数据，将读取的数据依次赋值给read_message方法中的mask，并执行整段代码，每次赋值后打印的结果能明显区分

import numpy as np
import pandas as pd

def read_xlsx(filepath):
df = pd.read_excel(filepath)
data = df.iloc[1:, 2].values
for value in data:
mask = read_message(value)
filter_step_size(mask)

def read_message(value):
mask = value == "107"
return mask

def filter_step_size(mask):
success_sum = np.count_nonzero(mask)
fail_sum = len(mask) - success_sum
result = np.column_stack((mask[:-1], mask[1:]))
result = result.astype(int)

print("步长通过数: {}".format(success_sum))
print("步长未通过数: {}".format(fail_sum))
print("未通过前一项值：未通过后一项值：")
print(result)

if __name__ == '__main__':
read_xlsx("E:\package\databin 7-12-2023 2-23-05 pm Messages File.xlsx")