Samp_Num = 10000 n=10 result = [[0] * Samp_Num for _ in range(n)] init = 1 result.append(init)

根据您提供的代码，您想要生成一个 n 行 Samp_Num 列的二维列表，并将一个名为 init 的值添加到列表的末尾。下面是相应的示例代码：

Samp_Num = 10000
n = 10

result = [[0] * Samp_Num for _ in range(n)]
init = 1
result.append([init])

# 打印结果
print(result)

这段代码首先创建了一个 n 行 Samp_Num 列的二维列表 result，每个元素初始化为 0。然后，将名为 init 的值以列表的形式添加到 result 的末尾。最后，通过打印 result 可以查看生成的结果。

请注意，这里将 init 包装在一个列表中，以便与二维列表中的其他元素保持一致。如果希望 init 是一个单独的值而不是一个列表，可以使用 `result.append(init)` 代替 `result.append([init])`。

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def slice_enc(data, slice_rate=rate[1] + rate[2]): """将数据切分为前面多少比例，后面多少比例. :param data: 单挑数据 :param slice_rate: 验证集以及测试集所占的比例 :return: 切分好的数据 """ keys = data.keys() Train_Samples = {} Test_Samples = {} for i in keys: slice_data = data[i] all_lenght = len(slice_data) end_index = int(all_lenght * (1 - slice_rate)) samp_train = int(number * (1 - slice_rate)) # 700 Train_sample = [] Test_Sample = [] if enc: enc_time = length // enc_step samp_step = 0 # 用来计数Train采样次数 for j in range(samp_train): random_start = np.random.randint(low=0, high=(end_index - 2 * length)) label = 0 for h in range(enc_time): samp_step += 1 random_start += enc_step sample = slice_data[random_start: random_start + length] Train_sample.append(sample) if samp_step == samp_train: label = 1 break if label: break是做什么

这段代码是一个将数据切分为训练集和测试集的函数，其中`slice_rate`表示验证集和测试集所占的比例。函数中通过计算数据长度和`slice_rate`来确定切分位置，将数据分成训练集和测试集，然后在训练集中进行数据采样，其中`samp_train`表示训练集的长度，`enc_time`表示采样次数，`samp_step`用来计算采样次数，`enc_step`表示采样的步长。函数的作用是为机器学习模型的训练和测试提供数据集。

stats.ttest_1samp(difference, 0.0, axis=1, nan_policy='omit')

这是一个 Python 中的 t 检验函数，用于检验样本均值是否与给定值相等。其中 difference 是一个数组，0.0 是给定的值，axis=1 表示在行方向上进行计算，nan_policy='omit' 表示忽略 NaN 值。