train_sample, train_label = train_sample[1:], train_label[1:]

This code will remove the first element from both the train_sample and train_label arrays.

train_sample[1:] will create a new array that contains all elements of train_sample starting from the second element (index 1) and onwards.

train_label[1:] will do the same for train_label.

By reassigning these new arrays back to train_sample and train_label respectively, the first element of both arrays will be removed.

相关问题

def cancer_predict(train_sample, train_label, test_sample):

cancer_predict(train_sample, train_label, test_sample)是一个用于预测癌症的函数。其中，train_sample是用于训练模型的样本数据，train_label是对应的标签数据，而test_sample则是用于预测的样本数据。

这个函数的作用是利用已有的训练样本和标签数据训练出一个预测模型，然后利用该模型对新的样本数据进行癌症预测。通常情况下，这个函数会使用机器学习或深度学习的方法来进行训练和预测，以便找出样本数据中潜在的癌症风险因素或者疾病标记物。

在函数内部，可能会涉及到数据预处理、特征工程、模型训练和评估等步骤。通过对训练样本和标签数据的学习，函数将建立一个模型，然后用这个模型对新的样本数据进行预测，输出预测结果。

这个函数的结果可能会是针对测试样本数据的癌症预测结果，比如预测出患有良性肿瘤或恶性肿瘤的可能性。预测结果有助于医生或研究人员更好地了解患者的状况，从而采取更合适的治疗方案。

总之，cancer_predict(train_sample, train_label, test_sample)函数是一个用于基于训练样本数据预测癌症的工具，能够帮助医学研究和临床实践中对癌症风险进行评估和预测。

num_all_class=70; for i=1:num_class_train p=fea(:,gnd==rand_class(i)); p_size=size(p,2); p=p(:,randperm(p_size)); p=p(:,1:num_all_class); train_size=ceil(50); %number of Train samples for each class test_size=num_all_class-train_size; train_sample=[train_sample p(:,1:train_size)]; train_label=[train_label rand_class(i).*ones(1,train_size)]; test_sample=[test_sample p(:,train_size+1:num_all_class)]; test_label=[test_label rand_class(i).*ones(1,test_size)]; end解释一下

这段代码是用于将数据集分为训练集和测试集的过程。其中，数据集包含了 num_all_class 个类别，每个类别包含了多个样本。具体解释如下：

- 第一行定义了数据集中类别的总数。
- 接下来的 for 循环是对每个训练类别进行操作。循环中，首先从数据集中选出该类别的所有样本，存储在 p 中。
- 然后，对 p 中的样本进行随机排序（即打乱顺序），并选取其中前 num_all_class 个样本。这一步是为了保证每个类别的样本数相同。
- 接着，根据 train_size 的大小选取一定数量的样本作为该类别的训练样本，并将这些样本加入到 train_sample 中，同时将该类别的标签（即类别编号）加入到 train_label 中。
- 最后，剩余的样本作为该类别的测试样本，同样将这些样本加入到 test_sample 中，同时将该类别的标签加入到 test_label 中。

循环结束后，train_sample、train_label、test_sample 和 test_label 分别存储了训练集和测试集中的样本和标签信息。