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。

相关问题

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。

BOS6000.iot如何使用

### BOS6000.iot 使用教程

#### 配置环境
为了使用 BOS6000.iot 设备，需先确保开发环境中已安装必要的依赖库并完成设备连接设置。通常情况下，这涉及以下几个方面：

- 安装 Python 及其相关库，如 `requests` 和 `json`.
- 连接物理或虚拟的 IoT 设备到本地网络。

pip install requests json

#### 初始化 SDK
初始化过程中，需要加载特定于 BOS6000 的 SDK 或 API 接口来管理与该设备之间的通信。这部分操作可以通过调用相应的类或函数实现。

from bos_iot_sdk import BosIotClient

client = BosIotClient('your_device_id', 'your_api_key')

#### 发送命令给 BOS6000.iot 设备
一旦成功建立了客户端实例，则可通过此对象向目标设备发送指令。例如查询当前状态、修改参数设定等动作均能通过预定义的方法执行。

response = client.send_command({
    "method": "GET",
    "resource": "/status"
})
print(response.text)

#### 数据处理与分析
对于从 BOS6000 获取的数据，可以根据实际需求进行进一步加工处理。比如利用 Pandas 库来进行数据分析或是绘制图表展示结果。

import pandas as pd

data = response.json()
df = pd.DataFrame(data['measurements'])
print(df.describe())

#### 边缘计算支持
值得注意的是，BIE官方提供了多种边缘计算能力的支持[^2]，这意味着可以在靠近数据源头的地方直接对收集来的信息做初步筛选和运算，减少传输延迟的同时也降低了云端服务器的压力。