bike bikes[] = bikecompany.getbikes();

这句代码是在声明一个名为bikes的数组变量，并使用bikecompany.getbikes()方法来获取bikecompany类中的自行车数组。在这个代码中，我们假设bikecompany是一个已经定义好的类，其中包含了一个getbikes方法用来获取自行车数组。

而声明一个数组变量时，需要使用中括号[]来表示这是一个数组，然后使用等号=将bikecompany.getbikes()方法返回的自行车数组赋值给变量bikes。这样就能够在程序中使用bikes来引用获取到的自行车数组了。

另外，根据这句代码的语境来看，我们可以猜测bikecompany可能是一个自行车公司的类，而getbikes()方法可能是用来获取该公司生产的所有自行车的方法。因此，通过这句代码，我们可以得到该公司生产的自行车数组，然后可以对这些自行车进行进一步的操作或者展示给用户。

总之，这句代码的作用是获取一个自行车公司的自行车数组，并将其赋值给bikes变量，以便后续在程序中使用这个数组。

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bikes_numpy = np.loadtxt("../../data/chapter3/hour-fixed.csv", dtype=np.float32, delimiter=",", skiprows=1, converters={1: lambda x: float(x[8:10])}) bikes = torch.from_numpy(bikes_numpy) bikes

这段代码使用了 Numpy 库中的 loadtxt 函数来读取 "../../data/chapter3/hour-fixed.csv" 文件，并将其转换为 float32 类型的数组，以逗号分隔，跳过第 1 行，并使用 converters 参数将第 1 列的数据转换为从第 8 个字符开始的两个字符的浮点数。

然后，使用 PyTorch 中的 from_numpy 函数将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量。

最后，bikes 变量是 PyTorch 张量。

daily_bikes = bikes.view(-1, 24, bikes.shape[1]) daily_bikes.shape, daily_bikes.stride()

这段代码中，首先定义了一个变量 daily_bikes，它是对变量 bikes 的视图（view）。这个视图操作实际上是对 bikes 进行重新 reshape（重塑）的操作，将其变为三维张量，形状为 (-1, 24, bikes.shape[1])。

其中，-1 表示的是第一维的大小是根据其他维度的大小自动计算出来的，24 表示第二维的大小为 24，bikes.shape[1] 表示第三维的大小是 bikes 的第二维的大小。

接下来，输出 daily_bikes 的形状（shape）和步长（stride）。步长（stride）是指在内存中相邻元素间的存储间隔，即元素间的距离。