Y = torch.from_numpy(data[:, -1]).type(torch.float32)

你想问的是关于PyTorch中从numpy数组创建tensor的方式，对吗？是的，可以使用torch.from_numpy()方法将numpy数组转换为PyTorch的tensor，并使用type()方法将数据类型设置为float32。在你的例子中，data数组的最后一列被转换为float32类型的tensor并赋值给变量Y。

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X = torch.from_numpy(data[:, 0:-2]).type(torch.float32)

好的，我明白了。那么你的第一个问题是什么？这是一段看起来像是使用PyTorch中的from_numpy()函数将一个numpy数组转换为PyTorch中的Tensor类型的代码。其中的data是一个二维numpy数组，[:, 0:-2]表示选择该数组的所有行以及除了最后两列之外的所有列，type(torch.float32)表示将该结果转换为float32类型。你想问关于这段代码的问题吗？

X = torch.from_numpy(data[:, 0:-4]).type(torch.float32)

你想要问的是关于PyTorch的问题。这行代码的作用是将一个Numpy数组中的部分数据转换为PyTorch张量，并将其转换为float32数据类型。其中[:, 0:-4]表示选择Numpy数组中的所有行，但是从第0列到倒数第4列之间的列被选择。最后,type(torch.float32)表示将张量转换为float32类型。