rating = np.zeros((bookNo,userNo)) #标志位 flag = 0 #获取合并表中的列数 ratings_df_length = np.shape(ratings_df)[0] #遍历矩阵，将书籍的评分填入表中 for index,row in ratings_df.iterrows(): rating[int(row['index']), int(row['userId'])] = row['rating'] flag += 1 print('processed %d, %d left' %(flag,ratings_df_length-flag)) record = rating > 0 record = np.array(record, dtype = int)

这段代码的作用是将评分数据转换为一个二维矩阵，其中每一行代表一个书籍，每一列代表一个用户，矩阵中的每个元素表示对应的用户对该书籍的评分。

首先，它使用np.zeros()函数创建一个大小为(bookNo,userNo)的全零矩阵"rating"，其中bookNo和userNo分别表示书籍和用户的数量。

然后，它使用.iterrows()函数遍历"ratings_df"中的每一行，对于每一行，它将书籍ID和用户ID分别转换为整数，并将评分值赋值给"rating"矩阵中对应的元素。

在遍历时，它还使用"flag"变量记录已经处理的行数，并在屏幕上输出剩余的行数。

接下来，它使用">0"运算符将"rating"矩阵中所有不为零的元素置为1，并将结果存储在"record"变量中。

最后，它使用np.array()函数将"record"变量转换为一个numpy数组，并将其数据类型设置为int。这段代码的结果是，我们得到了一个大小为(bookNo,userNo)的二维矩阵"rating"，其中每个元素表示对应的用户对该书籍的评分，同时还得到了一个与"rating"矩阵大小相同的二维矩阵"record"，其中每个元素为1或0，表示对应的用户是否对该书籍进行了评分。

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distance_rabbit = np.zeros(1001) distance_turtle = np.zeros(1001)

这是用于生成两个长度为1001的全零一维数组的Python代码。其中`np.zeros()`函数是NumPy库中用于生成全零数组的函数。在这个例子中，`distance_rabbit`和`distance_turtle`是这两个数组的对象名，它们都包含1001个元素，每个元素的值都为0。这种操作通常是为了在后续的计算中给这些数组预留空间，并对它们进行初始化。

state_buffer = np.zeros((0, 1), dtype=np.float32) state_buffer1 = np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)这两行代码有什么区别

这两行代码的区别在于 `np.zeros` 中的第二个参数，即生成的数组的形状。

第一行代码中 `np.zeros((0, 1), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 1)` 的浮点型数组，也就是一个空的列向量（其中的 0 表示行数为 0，1 表示列数为 1）。

第二行代码中 `np.zeros((0, 100), dtype=np.float32)` 生成的是一个形状为 `(0, 100)` 的浮点型数组，也就是一个空的 $100$ 列的矩阵（其中的 0 表示行数为 0，100 表示列数为 100）。

因此，第一行代码生成的数组可以表示一个空的状态序列，第二行代码生成的数组可以表示一个空的状态矩阵。