np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:,[1,2]]])

这段代码似乎有语法错误，可能是因为缺少逗号。可以将代码修改为：

np.unique(np.array([i[0], i[1]] for i in data[:, [1, 2]]))

这段代码的作用是从数据集 `data` 的第二列和第三列中获取所有的二元组，并使用 NumPy 的 `unique` 函数找到其中的唯一元素。具体来说，`data[:, [1, 2]]` 表示选取 `data` 的所有行和第二列、第三列，即获取所有二元组；`[i[0], i[1]] for i in data[:, [1, 2]]` 表示对每个二元组进行遍历，取出其中的两个元素；最后使用 `np.unique` 函数找到所有不同的二元组。

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lines = np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:,[1,2]]])) lines = np.array([[i[0],i[1]] for i in lines]) date = np.unique(data[:,0])

这段代码的作用是什么？

首先，假设`data`是一个二维的NumPy数组，其中每一行代表一个数据点，每一列代表不同的特征。那么，这段代码的作用如下：

1. 从`data`中选取第2列和第3列，并将它们合并成一个字符串。这里使用了列表推导式，将选取到的每一行的第2列和第3列合并起来，并形成一个列表。
2. 使用`np.unique`函数将这个列表去重，返回一个仅包含唯一值的新列表。
3. 将这个新列表中的每个字符串拆分成两个元素，存储到一个新的NumPy数组`lines`中。这里同样使用了列表推导式。
4. 从`data`中选取第1列，并使用`np.unique`函数将这一列去重，返回一个仅包含唯一值的新列表。这些唯一值代表不同的日期。
5. 返回`lines`和`date`两个变量。

因此，最终的结果是将`data`中的第2列和第3列合并成一个新的字符串，并且去重后将每个字符串拆分成两个元素存储到一个新的NumPy数组中；同时，将`data`中的第1列去重后，存储到另一个新的列表中。

lines = np.unique(np.array([i[0]+i[1]for i in data[:, [1, 2]]]))

这段代码的作用是从一个二维数组中提取出第2列和第3列的元素，组成一个新的一维数组，并去除其中重复的元素。具体来说，它的实现方式是先使用numpy的切片操作data[:, [1, 2]]提取出第2列和第3列的元素，再使用np.array将其组合成一个二维数组，然后使用np.unique去重得到不重复的一维数组。最后将这个一维数组赋值给变量lines。