self.use_leads = np.where(np.in1d(self.leads, leads))[0]代码解读

这段代码是利用numpy库中的in1d函数，找到self.leads数组中在leads数组中出现的元素的索引，并将这些索引保存在self.use_leads数组中。具体来说，np.in1d(self.leads, leads)返回一个布尔类型的数组，表示self.leads数组中的元素是否在leads数组中出现过，然后用np.where函数找到这些True值对应的索引，最后将这些索引保存在self.use_leads数组中。

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ecg_data = ecg_data[-15000:, self.use_leads] result = np.zeros((15000, self.nleads)) result[-nsteps:, :] = ecg_data代码解读

根据代码，首先将ecg_data截取后15000个数据，并选择self.use_leads列进行操作。然后创建一个形状为(15000, self.nleads)的全零数组result，接着将最后nsteps个数据赋值为截取的ecg_data数据，最后返回result。其中nsteps的具体值未在代码中给出。

class TestMyStudent: def test_add_leads(self, token_fixture): logcolor.info("开始执行战甲新建潜在线索测试用例") crm_token = token_fixture data = read_yaml()['test_add_leads'] json = Random_yaml(data) self.json = json # print(json['mobile']) result = api_wrapper.api_add_leads(self.json, crm_token) assert result.success is True assert result.body['code'] == 0 def test_dialConnectDetail(self):类中的class TestMyStudent: def test_add_leads(self, token_fixture): logcolor.info("开始执行战甲新建潜在线索测试用例") crm_token = token_fixture data = read_yaml()['test_add_leads'] json = Random_yaml(data) self.json = json # print(json['mobile']) result = api_wrapper.api_add_leads(self.json, crm_token) assert result.success is True assert result.body['code'] == 0 def test_dialConnectDetail(self):类中的test_dialConnectDetail方法如何调用test_add_leads方法中的json，详细作答，并显示优化的代码

这段代码定义了一个名为TestMyStudent的类，其中包括一个名为test_add_leads的方法，该方法接收一个名为token_fixture的参数。在方法中输出一条信息，将变量crm_token赋值为token_fixture，读取一个yaml文件中的数据并使用Random_yaml函数随机生成一个JSON格式的数据，最后将这个JSON数据赋值给变量self.json。