A=np.vstack((X.T,T))什么意思

这行代码使用了 NumPy 库的 vstack() 函数，其中 X 和 T 是两个二维数组。它的作用是将这两个数组按照垂直方向（即行方向）合并成一个新的二维数组 A。

具体来说，X.T 是将 X 数组进行转置，即将它的行和列对调。然后，vstack() 函数将转置后的 X 数组和 T 数组在行方向上合并成一个新的二维数组 A。注意，两个数组在合并时，它们的列数必须相同。

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解释代码 A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T

这段代码是使用 NumPy 库中的 vstack 函数将两个数组 x 和 np.ones(len(x)) 垂直堆叠，并使用 T 属性进行转置。最终得到的数组 A 是一个二维数组，其中第一列是 x 数组的值，第二列是全为 1 的数组。这种操作通常用于线性回归中的数据预处理。

x_a = np.delete(x, flag, axis=0) x1 = np.vstack([log_x, log_y]).T 解析

- np.delete(x, flag, axis=0): 从数组x中删除指定索引flag所在的行，axis=0表示按行操作。
- np.vstack([log_x, log_y]).T: 将两个列向量log_x和log_y按列方向（axis=1）堆叠起来形成一个2列的矩阵，然后转置（.T）得到一个2行的矩阵，即将两个列向量变为了两个行向量。