train_set_y_orig.reshape(1, -1)

这是一个 numpy 数组操作，reshape 函数用于改变数组的形状。其中，-1 表示自动计算该维度的大小，以保证数组元素总数不变。

在这个代码中，train_set_y_orig 是一个一维的 numpy 数组，reshape(1, -1) 的作用是将其转换为一个二维的 numpy 数组，其中第一维大小为 1，第二维大小自动计算。这样做的目的可能是为了方便将该数组传递给某些需要二维数组作为参数的函数。

相关问题

train_set_x_orig = onehotencoder.fit_transform(train_set_x_orig)

这行代码使用了一个名为 `onehotencoder` 的对象对 `train_set_x_orig` 进行了 one-hot 编码转换。在机器学习中，通常需要将分类变量转换为数值变量。One-hot 编码是一种常见的方法，它将每个分类变量用一个二进制向量来表示，向量中只有一个元素是 1，其余都是 0。这种方法可以避免数值大小的影响，将分类变量转换为数值变量后，可以用于训练模型。在这里，`onehotencoder` 对象是使用 scikit-learn 库的 `OneHotEncoder` 类创建的，它可以将分类变量转换为 one-hot 编码。具体来说，这行代码将 `train_set_x_orig` 中的每个元素进行 one-hot 编码转换，并将结果存储在一个新的数组中。

train_set_x_orig[:, 0] = labelencoder.fit_transform(train_set_x_orig[:, 0])

这段代码是将训练集中第一列的文本数据进行标签编码，将其转换为数字形式。标签编码是将非数字类型的数据转换为数字类型，以便于计算机处理。在这里，使用了scikit-learn库中的LabelEncoder类对文本数据进行编码。具体来说，fit_transform()方法将文本数据转换为数字形式，并且将这些数字存储在train_set_x_orig数组的第一列中。