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。