编写pytorch代码，从格式为nadarrdy格式的数据集data_set中提取第一列

可以使用PyTorch中的torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader来读取数据集。假设数据集已经存储在一个numpy数组中，可以按照以下方式提取第一列：

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx][0]

data_set = # 从文件或其他数据源中读取数据集，存储为numpy数组
dataset = MyDataset(data_set)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)

for item in dataloader:
    print(item)

在上面的代码中，我们定义了一个自定义的数据集类MyDataset，该类继承自torch.utils.data.Dataset。在__getitem__方法中，我们返回了每个样本的第一列。然后，我们使用DataLoader将数据集包装成一个可迭代的对象，以便我们可以使用for循环来遍历数据集中的所有样本。在每次循环中，我们得到的item就是数据集中的一个样本的第一列。