解释一下data_pd = data_pd[['LSTAT','PTRATIO','RM','price']] y = np.array(data_pd['price']) data_pd=data_pd.drop(['price'],axis=1) X = np.array(data_pd)

这段代码的作用是将一个数据集中的四列数据分别保存到`data_pd`中的四个列中，其中包含`LSTAT`、`PTRATIO`和`RM`三个自变量和`price`一个因变量。接着，将`price`列的数据赋值给变量`y`，并从`data_pd`中删除`price`列，最后将剩余的三列数据保存到`X`中。这段代码通常用于数据预处理和数据建模中，目的是将特征变量和目标变量分开，并将特征变量保存到矩阵`X`中，将目标变量保存到向量`y`中，以便于后续的数据分析和建模。

相关问题

解析self.CRIM_Edit = QLineEdit("11.95") self.ZN_Edit = QLineEdit("0.00") self.INDUS_Edit = QLineEdit("18.100") self.CHAS_Edit = QLineEdit("0") self.NOX_Edit = QLineEdit("0.6590") self.RM_Edit = QLineEdit("5.6090") self.AGE_Edit = QLineEdit("90.00") self.DIS_Edit = QLineEdit("1.385") self.RAD_Edit = QLineEdit("24") self.TAX_Edit = QLineEdit("680.0") self.PTRATIO_Edit = QLineEdit("20.20") self.B_Edit = QLineEdit("332.09") self.LSTAT_Edit = QLineEdit("12.13")

这是一段 Python 代码，它创建了多个名为 "xxx_Edit" 的文本框控件，并将它们添加到当前类的实例对象中。

每个文本框控件都有一个默认值，例如第一个文本框控件的默认值为 "11.95"。这些文本框控件通常用于接收用户的输入，例如此处可能是用于输入房屋的各种属性值。

这些文本框控件都被存储在当前类的实例对象中，以便在其他方法中可以方便地访问它们的值。例如，可以在某个方法中使用 "self.CRIM_Edit.text()" 来获取名为 "CRIM_Edit" 的文本框控件中的文本值。

lstat = st.number_input('LSTAT', min_value=1.0, max_value=40.0, step=0.1, value=15.0)什么意思

这是一个基于Streamlit库的Python代码，用于在Web应用程序中创建一个滑动条（slider bar）来获取用户输入的LSTAT值。其中：

- `st` 是Streamlit库的缩写，用于创建Web应用程序的用户界面。
- `number_input` 是Streamlit库中的一个函数，用于创建一个滑动条，可用于获取数字类型的用户输入。
- `'LSTAT'` 是滑动条的标签（label），将在Web应用程序中显示。
- `min_value=1.0` 和 `max_value=40.0` 分别指定滑动条的最小和最大值。
- `step=0.1` 指定滑动条上的步长（step size），即滑动条每次移动的距离。
- `value=15.0` 指定滑动条的默认值，即当用户首次访问Web应用程序时将显示的值。