我猜你的dataset阵列是一个二维数组，不仅如此，它可能已经是一个numpy的阵列，因为你可以通过不正常的指标蟒蛇阵列[：（元组）]
因为，看来这五行
x=dataset[:,0]
y=dataset[:,1]
z_nodatum=dataset[:,2]
stage=dataset[:,17]
amp=dataset[:,5]
实际上对应于指定列在dataset。 x,y,z_notatum,stage和amp已经是1xN阵列。
鉴于此，该行：
x=np.array(x)
y=np.array(y)
什么也不做，x和y已经numpy的阵列。 z=-(z_nodatum-2919)从每个元素中减去2919，否定结果并返回生成的numpy数组，如果这实际上是您想要的。但是，z=np.array(z)再次没有做任何事情，首先你已经有了一个数量庞大的阵列。
这下一行可能也是我不认为你想要做的事情。
A = np.column_stack(([x],[y]))
这样做是需要的1×N个阵列x和y阵列，和列堆叠它们，这最终被[[x1, x2... xn, y1, y2...yn]]。什么，你可能想要的是：
A = np.column_stack((x,y))
返回列x和y[[x1,y1],[x2, y2]...[xn,yn]]的2D numpy的阵列。需要注意的是，如果这是你打算用X做和y，你可以在开始的时候都做到了这一点：
A = dataset[:,:2]
这将会给你摆在首位x和y一起，如果他们旁边对方dataset（取0 - > N-1列，其中n这里是2）
你的旋转矩阵似乎有效，但要注意，你可能应该通过创建它：
theta = np.radians(20)
cos_theta,sine_theta =np.cos(theta), np.sin(theta)
R = np.matrix([[cos_theta, -sine_theta], [sine_theta, cos_theta]])
你只使用字符串格式版本时更方便（即读取tex来自其他地方）或者你有一些复杂的结构需要它。这里情况不同。
B=A*R
在您的版本
你有一个一1x1xN NP阵列，并为R.这是一个2x2的显然行不通。
修订后的变化，我建议，你会得到一个行X列，NX2 * 2x2的操作，这是有效的，因为内部尺寸匹配。要从B中获得旋转的x和y，您可以在开始时执行您正在做的操作，B现在是Nx2 numpy阵列（A * B = C，C的大小是A.rows X B.cols ，外形尺寸值）：
x_rotated = B[:,0]
y_rotated = B[:,1]
现在一切都应该工作。尽管如此，请注意numpy中的矩阵乘法，确保至少有一个值是矩阵，否则您将进行元素乘法（您的R是矩阵）。此外，操作顺序可能会使您的公式中的两个数组（即array * array * matrix）在矩阵运算之前执行元素乘法。