reg_node = np.nonzero(node_list)得到的reg_node是什么格式，已知node_list为1维数组

`reg_node` 是一个一维数组，其中包含了 `node_list` 中非零元素的下标。

具体来说，`np.nonzero(node_list)` 返回一个 tuple，其中包含了 `node_list` 中所有非零元素的下标。这个 tuple 中只有一个元素，因为 `node_list` 是一个一维数组，所以返回的是一个一维数组。我们将这个一维数组赋值给 `reg_node`，从而得到了 `node_list` 中非零元素的下标。

相关问题

解释代码features_poly = poly_transformer.get_feature_names(features) features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0] coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]

- `poly_transformer.get_feature_names(features)`：这行代码使用 `poly_transformer` 对象对输入特征 `features` 进行多项式转换，并返回转换后的特征名称列表。
- `features_nonzero = np.array(features_poly)[lr.coef_ != 0]`：这行代码创建 `features_nonzero` 数组，其中包含了那些与非零系数相关的多项式特征。`np.array(features_poly)` 将多项式特征名称列表转换为 NumPy 数组，然后 `lr.coef_ != 0` 返回了一个大小与回归模型系数数组相同的布尔数组，指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于特征名称数组，我们得到了与非零系数相关的特征名称数组。
- `coef_nonzero = lr.coef_[lr.coef_ != 0]`：这行代码创建 `coef_nonzero` 数组，其中包含了那些非零系数的回归模型系数。与上一行代码类似，`lr.coef_ != 0` 返回了一个布尔数组，其中指示哪些系数不为零。通过将这个布尔数组作为索引应用于 `lr.coef_`，我们得到了一个包含非零系数的数组 `coef_nonzero`，其大小与 `features_nonzero` 相同。

i = index.item() # 获得有指向当前组合逻辑节点路径的所有节点 input_node = torch.nonzero(connect_matrix[i]) # 将离开当前组合逻辑节点路径传递给每一个input_node connect_matrix_t[input_node] += connect_matrix_t[i]用python双线程实现上述语句

可以使用Python中的`threading`模块来实现双线程操作。具体的实现方法如下：

import threading

# 定义一个函数，用于执行传递连接矩阵的操作
def pass_connect_matrix(connect_matrix, connect_matrix_t, i):
    index = index.item()
    input_node = torch.nonzero(connect_matrix[i])
    connect_matrix_t[input_node] += connect_matrix_t[i]

# 创建两个线程，分别执行传递连接矩阵的操作
t1 = threading.Thread(target=pass_connect_matrix, args=(connect_matrix, connect_matrix_t, i))
t2 = threading.Thread(target=pass_connect_matrix, args=(connect_matrix, connect_matrix_t, i))

# 启动两个线程
t1.start()
t2.start()

# 等待两个线程执行完毕
t1.join()
t2.join()

这样就可以在两个线程中同时执行传递连接矩阵的操作，并且通过`join()`方法来等待两个线程执行完毕。需要注意的是，在多线程编程时，需要注意线程安全问题，避免出现数据竞争等问题。