解析def split_data(self,city_data): X, y = city_data.data, city_data.target self.X_train, self.X_test, self.y_train, self.y_test = model_selection.train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42)

这是一个 Python 类中的一个方法，该方法将城市数据集拆分为训练集和测试集，并将它们存储在类的属性中。

方法中的参数 `self` 表示类的一个实例，`city_data` 是一个类似于 Scikit-Learn 中的 Bunch 对象，包含数据和目标变量。`city_data.data` 包含特征矩阵，`city_data.target` 包含目标变量。

`model_selection.train_test_split` 是 Scikit-Learn 中的一个函数，用于将数据集随机拆分为训练集和测试集。其中，`test_size=0.30` 表示测试集占数据集的比例为 30%，`random_state=42` 表示随机种子，用于产生可重复的随机结果。

最后，将拆分后的训练集和测试集分别存储在类的属性 `self.X_train`、`self.X_test`、`self.y_train`、`self.y_test` 中，以便后续使用。