data = np.array(df.iloc[:150, [0, 1, -1]])

这行代码是将 pandas DataFrame 的前 150 行和第 0、1、最后一列的数据转换为 numpy 数组，并赋值给变量 data。其中，iloc 是 pandas DataFrame 的一个方法，用于按行和列的位置从 DataFrame 中提取数据。第一个参数 [:150] 表示提取前 150 行数据，第二个参数 [0, 1, -1] 表示提取第 0、1、最后一列的数据。最后，np.array() 是 numpy 的一个函数，用于将提取的数据转换为 numpy 数组。

相关问题

data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])

这个代码片段是在使用Python的数据分析库Pandas（df）和NumPy（np）进行数据操作。`data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])` 的含义是：

1. `df.iloc[:100]`：这部分选取了DataFrame df中索引从0到99的所有行（即前100行）。`iloc`是基于位置的索引，这里省略了列名，所以默认按照行和列的顺序选取。

2. `[0, 1, -1]`：这部分指定了选取的列。`[0, 1]`表示选择第0列和第1列（如果df有这些列的名称），而`-1`通常是指最后一个非负整数列。这里可能是指最后一个非负整数列，或者是DataFrame的最后一列（如果`-1`没有超过列的总数）。如果你的`df`最后一列是数值型的，这将包含这一列。

3. `np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])`：最后，将上述选取的子集转换为NumPy数组。NumPy数组是一个强大的数学计算结构，适合进行向量化操作。

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot)

这段代码看起来是用 Pandas 读取一个 CSV 文件，并将文件中的数据存储到一个 NumPy 数组中。在这个数组中，第 10 列的数据被提取出来，经过一些处理后存储到了一个名为 sig_cell_volt 的 NumPy 数组中。接着，又提取了第 6 列的数据，并存储到了一个名为 sum_volt 的列表中。接下来，对 sig_cell_volt 数组中每个元素进行了一些字符串处理，将其转换成了一个包含多个浮点数的列表，并将这些列表存储到了一个名为 all_cell_vot 的 NumPy 数组中。最后，将 all_cell_vot 转换成了一个张量，但是这一步被注释掉了。