def generate_samples(m, k): X_normal = 2 * (np.random.rand(m, 1) - 0.5) y_normal = X_normal + np.random.normal(0, 0.1, (m,1)) X_outlier = 2 * (np.random.rand(k, 1) - 0.5) y_outlier = X_outlier + np.random.normal(3, 0.1, (k,1)) X = np.concatenate((X_normal, X_outlier), axis=0) y = np.concatenate((y_normal, y_outlier), axis=0) return X, ynp.random.seed(0) X, y = generate_samples(100, 5)

这段代码定义了一个名为`generate_samples()`的函数，该函数有两个参数：m和k。

函数的主要功能是生成包含异常值的数据集。具体来说，它生成了两个大小分别为m和k的数组X_normal和X_outlier，这些数组包含了在[-1, 1]之间均匀分布的随机数，并将它们乘以2，使它们的范围变为[-2, 2]。然后，它为每个X值生成一个相应的y值，该y值等于X值加上一个从均值为0，标准差为0.1的正态分布中随机抽取的值。这些值被存储在数组y_normal中。

接下来，函数生成了另外的X_outlier和y_outlier数组，以模拟异常值。这些值也是在[-1, 1]之间均匀分布的随机数，但是在计算相应的y值时，它们被加上了从均值为3，标准差为0.1的正态分布中随机抽取的值。这些值被存储在y_outlier数组中。

最后，函数将X_normal和X_outlier数组以及y_normal和y_outlier数组连接起来，生成完整的X和y数组，并将它们作为函数的返回值。

在这里，函数被调用，使用100和5作为参数来生成数据集，并将结果存储在X和y变量中。