arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])

这段代码的作用如下：

1. 使用 `np.random.randint` 生成一个形状为 `(100, 1, 2)` 的随机整数数组，范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 `[:, 0, :]` 将其变为形状为 `(100, 2)` 的二维数组，即去除中间的维度。
2. 初始化变量 `m` 为 5，表示聚类中心的数量。
3. 使用 `np.random.randint` 随机选择一个索引值 `r`，范围在 0 到 `arr` 的长度减 1 之间。
4. 将 `arr` 中索引为 `r` 的元素构成一个新的数组 `k_arr`，用于表示初始的聚类中心。

这段代码的目的是在已有的数据集 `arr` 中随机选择一个元素作为初始的聚类中心。