请解释for x in np.nditer(data, op_flags=['readwrite']): x[...] = (x - new_min) / (new_max - new_min) data_x.append(x[...])

### 回答1：
这段代码使用了numpy库中的nditer函数，遍历了数组data中的每一个元素x。

在循环中，通过对x的操作实现了对data数组中每一个元素的归一化处理，即将每个元素都修改为一个0到1之间的小数。

具体的实现方式为：将x中的原始数据减去新的最小值new_min，然后再除以新的最大值new_max减去新的最小值new_min的差值。这个操作可以保证新的数据在0到1之间。

在循环中，将计算后的x重新放到data_x数组中，以便后续处理。同时也可以通过op_flags参数来指定x的读写权限。

因此，这段代码的作用是将数组data中的每个元素归一化到0到1之间，并将结果存放在一个新的数组data_x中。

### 回答2：
这段代码是使用numpy库中的nditer函数对数据进行迭代操作。其中data是一个数组，op_flags参数被设置为['readwrite']，表示对数据既可读又可写。

代码中的循环语句for x in np.nditer(data, op_flags=['readwrite'])表示从data数组中依次取出每一个元素，并将其赋值给变量x。在这个循环中，x的值可以进行读取和写入操作。

接下来的一行代码x[...] = (x - new_min) / (new_max - new_min)表示将x的值进行归一化处理，公式为（x-最小值）/（最大值-最小值）。即将x的值减去新的最小值new_min，再除以新的最大值new_max减去新的最小值new_min，得到的结果再赋值给x。

最后一行代码data_x.append(x[...])将每次归一化处理后的x值追加到名为data_x的列表中，以便后续使用或分析。

总结起来，这段代码的作用是对数组data中的每一个元素进行归一化处理，并将处理后的结果保存在另一个列表data_x中。

### 回答3：
这段代码使用了numpy中的nditer函数来遍历数组data的每个元素，并对每个元素进行一系列操作后添加到一个列表data_x中。

首先，nditer函数用于遍历多维数组，其中data是要进行遍历的数组。op_flags参数用于设置操作标志，['readwrite']表示可以在循环中对每个元素进行读写操作。

接下来的两行代码用于对每个元素进行操作。x[...]表示当前遍历到的元素，即通过x来引用当前元素的值。这里的操作是将当前元素减去new_min，然后除以new_max和new_min之间的差值。

最后，通过x[...]将处理后的元素添加到data_x列表中，用于保存处理后的数据。

总而言之，这段代码的作用是对数组data中的每个元素进行归一化处理，使得它们在new_min和new_max之间，并将处理后的结果存储在data_x列表中。