X1 = bos['INDUS'].values.reshape(-1, 1) X2 = bos['CRIM'].values.reshape(-1, 1) X = np.concatenate((X1, X2), axis = 1) 上述代码做了什么

上述代码创建了一个新的数组 X。它从数据框 bos 中选择两列（'INDUS' 和 'CRIM'），并使用 numpy 库中的 reshape 函数将它们转换为列向量形式。然后，使用 numpy 库中的 concatenate 函数将这两个列向量按列（即 axis = 1）进行连接，得到一个新的二维数组 X，其中每一行包含 'INDUS' 和 'CRIM' 列的对应值。

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bos['PRICE'].values.reshape(-1, 1)解释以下代码片段的作用。您可以参考NumPy和SciKit学习文档_

这段代码的作用是将名为`bos`的DataFrame中的`PRICE`列的值转换为一个二维NumPy数组。具体来说，它使用NumPy库中的`reshape()`函数将一维数组转换为二维数组。

解释每个部分的作用如下：

- `bos['PRICE']`：这是DataFrame中的`PRICE`列，通过索引方式获取该列的值。
- `.values`：这将返回一个包含`PRICE`列值的一维NumPy数组。
- `.reshape(-1, 1)`：这是一个NumPy数组方法，用于改变数组的形状。参数`-1`表示自动推断行数，而参数`1`表示将数组转换为只有一列的二维数组。

总而言之，这段代码的目的是将DataFrame中的一维`PRICE`列转换为一个二维的NumPy数组，其中每行只有一个元素，以便在训练线性回归模型时使用。

while ((bytesRead = bis.read(buffer)) != -1) { bos.write(buffer, 0, bytesRead);

这是一个常见的文件复制操作，其中`bis`和`bos`分别是输入流和输出流对象，`buffer`是一个缓冲区用于暂存读取的数据。循环会持续读取输入流中的数据到缓冲区，直到读取到末尾（`read()`返回-1），然后将缓冲区中的数据写入输出流中。

需要注意的是，`read()`方法返回的是读取的字节数，因此在循环条件中`bytesRead`会被赋值为每次读取的字节数。`write()`方法会将缓冲区中的数据写入输出流，其中的参数`0`表示从缓冲区的起始位置开始写入，`bytesRead`表示写入的字节数。

这段代码实现了从输入流复制数据到输出流的功能。