np.array_split(np.arange(num_training),indices_or_sections=num_folds)

`np.array_split` 函数可以用来将一个数组按照指定的分割点或分割段数进行分割。在给定的示例中，我们有一个长度为 `num_training` 的数组，我们想将其分割成 `num_folds` 个部分。

具体使用方法如下：

import numpy as np

num_training = 1000  # 数组的长度
num_folds = 5  # 分割成的段数

indices = np.arange(num_training)  # 创建一个包含从 0 到 num_training-1 的整数数组

folds = np.array_split(indices, indices_or_sections=num_folds)  # 使用 np.array_split 进行分割

for fold in folds:
    print(fold)

以上代码将会将长度为 `num_training` 的数组分割成 `num_folds` 个部分，并将每个部分打印出来。需要注意的是，如果无法整除，则最后一部分的长度可能会小于其他部分。

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np.triu_indices_from()是一个NumPy函数，用于返回一个数组的上三角矩阵的索引。它的参数是一个数组，返回值是一个包含上三角矩阵索引的元组。其中，元组的第一个元素是行索引，第二个元素是列索引。这个函数的作用是方便地获取一个数组的上三角矩阵的索引，以便进行相关计算。

def split_window(self): self.X = [] self.y = [] for i in range(self.total_window_size,len(self.arr)): window_data = self.arr[i-self.total_window_size:i] self.X.append(window_data[np.ix_(self.input_indices,self.feature_col_idx)]) self.y.append(window_data[np.ix_(self.label_indices,self.label_col_idx)]) self.X = np.asarray(self.X) self.y = np.asarray(self.y)解释一下这段代码

这段代码是一个类的方法，用于将原始数据按照滑动窗口的方式进行切分，以便于进行时间序列预测等任务。具体来说，它会按照给定的窗口大小和标签列的索引，将输入数据和标签数据分别存储在 self.X 和 self.y 中，其中 self.input_indices 和 self.label_indices 分别表示输入数据和标签数据对应的列的索引，self.feature_col_idx 和 self.label_col_idx 则表示特征和标签所在的列的索引。具体的切分过程是：

1. 遍历数据集中从第 total_window_size 个元素开始的所有元素，即从第一个完整的窗口开始。

2. 对于每个元素，取该元素之前的 total_window_size 个元素作为一个窗口，并将该窗口中输入数据和标签数据分别存储到 self.X 和 self.y 中。

3. 在存储时，对于每个窗口中的输入数据和标签数据，分别使用 np.ix_ 函数和对应的索引参数提取对应的列，并将其转换为 numpy 数组格式。

4. 最后，将存储的输入数据和标签数据转换为 numpy 数组类型，并将其赋值给 self.X 和 self.y。