indices = np.random.choice(len(train_cyrill_words), num_of_exampels_to_evaluate, replace=False) 将这段代码从随机获取改为指定获取，并输出新代码

如果要指定获取的话，可以使用以下代码：

indices = [0, 4, 7, 12, 15] # 指定获取的索引值
num_of_exampels_to_evaluate = len(indices) # 获取的数量

# 从train_cyrill_words中获取指定的例子
selected_examples = [train_cyrill_words[i] for i in indices]

# 输出选中的例子
print(selected_examples)

相关问题

indices = np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False) iris_X.flat[indices] = 0

这段代码的作用是在 iris 数据集的特征矩阵中随机选择 120 个位置，并将其对应的值置为 0。其中，`np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False)` 用于随机生成 120 个不重复的下标，`iris_X.flat[indices]` 用于获取这些下标对应的特征值并将其置为 0。需要注意的是，这里的 `iris_X` 应该是一个二维的数组，表示 iris 数据集的特征矩阵。

e_indices = np.random.choice(range(N_fore), size=samples_per_epoch, replace=True)

This line of code generates a random sample of indices from the range of 0 to N_fore (exclusive) with a specified size of samples_per_epoch. The parameter "replace=True" allows for repeated sampling of the same index. This is commonly used in machine learning for creating mini-batches during training.