def sample(self, n_samples): steps = n_samples // self.batch_size + 1 data = [] for _ in trange(steps, desc='Synthetic data generation'): Z_ = next(self.get_batch_noise()) records = self.generator(Z_) data.append(records) return np.array(np.vstack(data))

这段代码是一个用于生成合成数据的函数。让我逐步解释这段代码的功能和实现方式。

`sample`函数接受一个参数`n_samples`，代表要生成的样本数量。该函数的作用是使用生成器模型生成指定数量的合成数据。

首先，计算生成数据所需的迭代步数（steps）。这个值是通过将`n_samples`除以批量大小（`self.batch_size`）并向上取整得到的。这是为了确保生成足够数量的数据。

接下来，创建一个空列表`data`，用于存储生成的数据。

在一个循环中，从噪声生成器（`self.get_batch_noise()`）中获取一个批次的噪声数据`Z_`。噪声数据用于输入到生成器模型中。

然后，通过调用生成器模型（`self.generator(Z_)`），使用噪声数据生成合成数据（records）。

将生成的合成数据添加到`data`列表中。

最后，使用`np.vstack`将`data`列表中的所有合成数据垂直堆叠起来，形成一个numpy数组，并将其返回。

需要注意的是，这段代码缺少了一些必要的引入语句和类定义，可能需要补充相关代码才能完整运行。