# Get train/valid/test indices for all (non unique) edges train_idx = np.where(all_edges_split == 0)[0] valid_idx = np.where(all_edges_split == 1)[0] test_idx = np.where(all_edges_split == 2)[0]解释一下

这段代码是在获取数据集中所有边的训练、验证和测试索引。

`all_edges_split` 是一个一维数组，其中的每个元素代表该边的分割方式，0表示训练集，1表示验证集，2表示测试集。

`np.where()` 函数返回数组中满足条件的索引。在这里，`np.where(all_edges_split == 0)` 返回所有处于训练集的边的索引，`np.where(all_edges_split == 1)` 返回所有处于验证集的边的索引，`np.where(all_edges_split == 2)` 返回所有处于测试集的边的索引。

因此，`train_idx`、`valid_idx`和`test_idx`分别是训练集、验证集和测试集中所有边的索引。这些索引可以用来获取对应数据集中的边的特征和标签等信息。

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train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y)

train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y) 是用于将数据集X按照指定的训练集比例(train_size)和类别分布(stratify)进行划分的方法。其中train_size参数指定了训练集的比例，stratify参数用于保持划分前后的类别分布一致。

根据train_test_split方法的使用，train_indices保存了划分后的训练集索引，test_indices保存了划分后的测试集索引。

优化这段代码dst = np.array(dst) if len(dst) == 4: pass else: dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst)) uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1) delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5) dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)

# 将原来的代码拆分成两个函数，提高可读性和复用性
def optimize_dst(dst):
if len(dst) == 4:
return dst
else:
dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst))
uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1)
delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5)
dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)
return dst

def test_optimize_dst():
dst1 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
dst2 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1]])
dst3 = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1], [3, 1]])
assert np.array_equal(optimize_dst(dst1), dst1)
assert np.array_equal(optimize_dst(dst2), np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1]]))
assert np.array_equal(optimize_dst(dst3), np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [2, 0], [2, 1], [3, 1]]))
print("All test cases pass")

test_optimize_dst()