def LOSO_sequence_generate(data: pd.DataFrame, sub_column: str) -> tuple: train_list = [] test_list = [] subjects = np.unique(data[sub_column]) for subject in subjects: mask = data["Subject"].isin([subject]) train_data = data[~mask].reset_index(drop=True) test_data = data[mask].reset_index(drop=True) train_list.append(train_data) test_list.append(test_data) return train_list, test_list 详细解释该代码

这段代码实现了 Leave-One-Subject-Out (LOSO) 的数据划分，将数据集按照不同的 subject 进行划分，每个 subject 对应一个 train 数据集和一个 test 数据集。

具体解释如下：

1. `data` 是一个 pandas DataFrame，包含所有的数据。
2. `sub_column` 是一个字符串，表示在 DataFrame 中哪一列代表 subject。
3. `np.unique(data[sub_column])` 可以得到所有的 subject，去重后返回一个 numpy 数组。
4. `for subject in subjects:` 遍历每一个 subject。
5. `mask = data["Subject"].isin([subject])` 根据当前的 subject，创建一个 boolean mask，将该 subject 的数据标记为 True，其它 subject 的数据标记为 False。
6. `train_data = data[~mask].reset_index(drop=True)` 根据 mask，将所有不属于当前 subject 的数据提取出来，并且重新设置索引。
7. `test_data = data[mask].reset_index(drop=True)` 根据 mask，将属于当前 subject 的数据提取出来，并且重新设置索引。
8. `train_list.append(train_data)` 将当前 subject 的 train 数据集添加到 train_list 中。
9. `test_list.append(test_data)` 将当前 subject 的 test 数据集添加到 test_list 中。
10. 最后返回 train_list 和 test_list，它们分别是一个列表，包含了所有 subject 对应的 train 和 test 数据集。