def format_3d(df): X = np.array(df) return np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))代码讲解

这是一个Python函数，其功能是将一个Pandas DataFrame格式的数据转换为一个3D Numpy数组。具体的实现步骤如下：

1. 将输入的DataFrame转换为一个Numpy数组，这里使用了NumPy库中的array函数。

2. 使用NumPy库中的reshape函数，将原数组重新排列成一个三维数组。

该函数的参数为一个DataFrame对象df，返回值为一个3D Numpy数组。具体实现如下：

import numpy as np
import pandas as pd

def format_3d(df):
    X = np.array(df)   # 将df转换为Numpy数组
    return np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))   # 将Numpy数组重新排列成3D数组

例如，将一个2x3的DataFrame对象df转换为3D Numpy数组，可以通过以下代码实现：

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
X_3d = format_3d(df)
print(X_3d.shape)   # 输出(2, 3, 1)

输出结果为(2, 3, 1)，表示转换后的3D数组有2个样本，每个样本有3个特征，每个特征只有1个值。