data = data.iloc[:, 3:] data[data == 'NR'] = 0 raw_data = data.to_numpy()

这段代码的作用是对数据进行处理和转换。让我逐行解释给你：

- `data = data.iloc[:, 3:]`：这行代码使用`iloc`函数对`data`进行切片操作，将所有行保留，但是从第3列开始（索引为3）的所有列被保留。这样做的目的是去掉前面的列，因为它们可能是不相关的特征或标签。
- `data[data == 'NR'] = 0`：这行代码使用条件语句将数据中所有等于'NR'的元素替换为0。这通常是为了处理缺失值或特殊标记符号。
- `raw_data = data.to_numpy()`：这行代码将处理后的数据转换为NumPy数组的形式，并将其赋值给`raw_data`变量。`to_numpy()`是pandas DataFrame对象的方法，用于将数据转换为NumPy数组。

请注意，这些代码假设数据已经被正确加载到`data`变量中，并且该变量是一个pandas DataFrame对象。