data= pd.read_csv('Train_data.csv') # 测井数据 SP = data.values[:41, 2:3] LLD = data.values[:41, 4:5] LLS = data.values[:41, 5:6] DEN = data.values[:41, 8:9] #训练特征数据 X=np.concatenate((SP,LLD,LLS,DEN),axis=1) #训练目标数据 TC = data.values[:41, 1:2] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, TC, test_size=0.4,random_state=1)

这段代码读取了一个名为"Train_data.csv"的CSV格式文件，并从中提取了SP、LLD、LLS和DEN这四个特征的值作为训练数据。同时，还提取了TC这个目标值作为训练目标数据。接下来，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，并将划分后的数据集分别保存在X_train、X_test、y_train和y_test中。

其中，SP、LLD、LLS和DEN是测井数据的四个特征，TC是温度值的目标值。这段代码的目的是将这些特征和目标值提取出来，以便用于训练和测试机器学习模型。