y_train = [np.array(y_train)[:, i] for i in range(7)]

### 回答1：
这行代码将 y_train 数组中的每个元素（假设 y_train 是一个二维数组）按列拆分成 7 个一维数组，存储在一个列表中。换句话说，如果 y_train 是一个形状为 (10000, 7) 的二维数组，那么这行代码将返回一个形状为 (7, 10000) 的列表，其中第 i 个元素是 y_train 的第 i 列。这个操作通常用于将多个目标变量分开，以便进行单独的模型训练和预测。

### 回答2：
这行代码的作用是将y_train的每个元素取出，形成一个新的列表，列表中的每个元素都是之前y_train中某一列的值。具体地说，np.array(y_train)将y_train转换为一个numpy数组，然后通过列表解析，遍历数组的每一列，将每一列的值取出，并形成一个新的列表。最终，新的列表中的每个元素分别代表了原始y_train中的某一列的值。

例如，假设y_train是一个7x3的数组，其中7表示样本的数量，3表示每个样本的特征数。执行该代码后，将生成一个长度为7的列表，其中每个元素都是原始y_train中的某一列的值。如果原始y_train为[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21]]，那么通过执行该代码后生成的新列表为[[1, 4, 7, 10, 13, 16, 19], [2, 5, 8, 11, 14, 17, 20], [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21]]。这样，我们就可以方便地对每一列的值进行处理和使用。

### 回答3：
这段代码的作用是将y_train这个名为np.array的Numpy数组中的每一列提取出来，并存放到一个名为y_train的Python列表中。具体来说，y_train是一个包含多个行和7列的Numpy数组。代码通过np.array(y_train)将其转化为Numpy数组，然后通过列表推导式遍历Numpy数组的列（列索引从0到6），将每一列（每个列元素）提取出来，并存放到y_train列表中的对应索引位置处。最终，y_train列表将包含7个元素，分别对应原来Numpy数组的7列。

这段代码的目的可能是将多维数组中的每一列独立处理，例如进行单独的特征工程、模型训练等操作。通过将每一列提取出来，可以方便分别处理每一维度的数据。这样的操作可能在机器学习中常见，例如在处理时间序列数据或多变量数据时，我们需要按照不同的特征进行建模和预测。