解释：y_data = 5 * np.sum(x_data, axis=-1).reshape((-1, 1))

### 回答1：
这个代码的意思是计算x_data的每一行的元素的和，然后将这些和的值按照行的方式放到一个新的数组y_data中，并将每个元素都乘以5。

具体来说，首先会用numpy库中的sum()函数计算x_data每一行的和。sum()函数默认是将x_data中的所有元素求和，但是这里使用了axis=-1参数，表示将每一行的元素求和，然后将结果作为一个一维数组返回。

然后将这个一维数组乘以5，得到一个新的一维数组。最后使用reshape()函数将这个一维数组转换成一个二维数组，行数由参数(-1, 1)中的-1指定，表示自动计算行数。这样y_data就是一个包含x_data每一行和乘以5的二维数组。

### 回答2：
这段代码表示对于一个二维数据x_data，沿着最后一个维度的方向进行求和，并乘以5，然后对结果进行形状重塑为一个列矩阵。

具体来说，x_data 是一个二维数组，其中包含多个行和列。np.sum(x_data, axis=-1)指的是对x_data的最后一个维度进行求和操作，即对每一行中的所有元素求和。axis=-1表示在最后一个维度上进行求和。

求和操作完成后，得到一个一维数组，其中包含了每一行求和的结果。接下来，通过 np.reshape((-1, 1))将这个一维数组重塑为列矩阵。其中，-1表示根据数组的总元素个数自动计算出数组的第一个维度大小，而1表示将数组重塑为只有一列的矩阵。

最后，将这个重塑后的列矩阵乘以5，得到最终的结果y_data。

总结来说，这段代码的作用是将二维数据的每一行元素求和并乘以5，然后将结果重塑为一个列矩阵。

### 回答3：
这段代码的含义是将数组 x_data 中的元素按行相加，并乘以 5，最后将结果按列重新排列成一个二维数组 y_data。

首先，np.sum(x_data, axis=-1) 表示对 x_data 这个二维数组的每一行进行求和，axis=-1 表示沿着行的方向进行求和。这样得到的结果是一个一维数组，其中每个元素是对应行的和。

接下来，乘以 5 的操作表示将上一步得到的一维数组中的每个元素都乘以 5，将得到的结果仍然存储在一维数组中。

最后，reshape((-1, 1)) 表示将结果重新排列成一个二维数组，(-1, 1) 表示行数不确定，列数为 1。通过这个操作可以将一维数组转化为二维数组，其中每个元素作为一行的第一个（也是唯一一个）元素。

总的来说，这段代码的目的是将二维数组 x_data 的每一行元素求和后，乘以 5，并按列重新排列为一个二维数组 y_data。