collected, mb_weights = 0, [] for __, mb in MOBILITY_PATTERNS.items(): collected += mb['client_weight'] mb_weights.append(collected) mobility_patterns = [] for name, mb in MOBILITY_PATTERNS.items(): mobility_pattern = Distributor(name, get_dist(mb['distribution']), *mb['params']) mobility_patterns.append(mobility_pattern)

这是另外两段Python代码。前一段代码的作用与之前的回答中相同，计算一个数据集中各个mobility pattern的累计权重，以便在训练或评估模型时进行加权处理。而第二段代码则是将每个mobility pattern转换为Distributor对象，并将这些对象存储在列表`mobility_patterns`中。具体来说，代码遍历`MOBILITY_PATTERNS`字典的每个键值对，其中键存储在变量`name`中，值存储在变量`mb`中。对于每个键值对，代码调用`get_dist`函数获取该mobility pattern的分布函数，然后使用该分布函数和`mb['params']`中的参数创建一个`Distributor`对象，并将该对象添加到`mobility_patterns`列表中。最终，`mobility_patterns`列表中存储的是每个mobility pattern对应的Distributor对象，可以用于模拟各个client的数据分布情况。