X = data.iloc[:, 1:].values y = data.iloc[:, 1].values

这段代码的作用是从数据集中分别提取所有行的第2列到最后一列作为特征X，以及所有行的第2列作为标签y。其中，`.iloc`是pandas库中用于按行列位置选择元素的函数，`:`,表示选取所有行或列，`[:, 1:]`表示选取所有行，从第二列开始到最后一列（因为Python是以0作为起始位置的），`[:, 1]`表示选取所有行，第二列的数据。`.values`是将DataFrame类型转换为数组类型，以便后续处理。

相关问题

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values

这段代码使用了 Pandas 库中的 `iloc` 方法，从数据集中分别选取了除最后一列以外的所有列作为输入数据 `X`，选取了最后一列作为输出数据 `y`。具体来说，代码中的 `data` 变量应该是一个 Pandas 数据框（DataFrame）类型的数据集。`iloc` 方法是 Pandas 中用于通过行号和列号进行索引的方法。`iloc[:, :-1]` 表示选取所有行，但是只选取从第一列到倒数第二列的所有列，即除最后一列以外的所有列；`iloc[:, -1:]` 表示选取所有行，但是只选取最后一列。`values` 方法是 Pandas 中用于将数据框转换为 numpy 数组的方法。因此，最终得到的 `X` 和 `y` 都是 numpy 数组类型的数据。这里的 `:` 表示选取该维度上的所有元素。

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values

这是一个典型的从 Pandas DataFrame 中获取特征矩阵和标签向量的代码片段。其中 `data` 是一个 DataFrame，它包含了特征和标签。`iloc[:, :-1]` 表示选取除了最后一列以外的所有列作为特征，`:, -1` 表示选取最后一列作为标签。`values` 属性将 DataFrame 转换为 Numpy 数组，以便在机器学习算法中使用。