X = df2.iloc[:, [1, 8, 10 ,11, 12 ]].values怎么选每一行里面的指定页的值

在这里，`df2` 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，`iloc` 是 DataFrame 对象的索引方法之一，用于按位置进行索引。`iloc[:, [1, 8, 10, 11, 12]]` 表示选取 DataFrame 中所有行，以及第 1、8、10、11、12 列的数据。通过 `values` 属性，将其转换为 numpy 数组。

如果你想要从这个 numpy 数组中选取每一行的指定列，你可以使用切片操作。比如，假设你想要选取每一行的第 1、3、5、6、7 列，你可以这样做：

selected_cols = [0, 2, 4, 5, 6]  # 选择第 1、3、5、6、7 列
X_selected = X[:, selected_cols]  # 取出每一行的指定列

这里，我们首先定义了一个列表 `selected_cols`，其中包含要选择的列的索引。然后，我们使用切片操作 `X[:, selected_cols]` 取出了每一行的指定列，结果存储在 `X_selected` 变量中。

需要注意的是，切片操作中的 `:` 表示取所有行，而 `selected_cols` 表示取指定的列。在 numpy 数组中，切片操作的语法与 Python 中略有不同：`start:stop:step`，其中 start 表示开始位置，stop 表示结束位置，step 表示步长。如果不指定其中的任何一个值，numpy 会默认使用合适的默认值。