per=round(samp*0.7);

这段代码是在 MATLAB 中定义了一个变量 per，用于控制训练集和测试集的划分比例。

具体来说，变量 samp 表示每个类别中选取的样本数量，即每个类别中随机选取的数据点的个数。而变量 per 是通过将 samp 乘以 0.7 并四舍五入得到的，表示每个类别中用于训练的样本数量，即每个类别中随机选取的数据点中，70% 的数据用于训练，30% 的数据用于测试。

在机器学习任务中，通常将数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。划分训练集和测试集的比例需要根据具体问题和数据集进行调整。在这里，将训练集占总数据集的比例设置为 0.7，是一种常见的做法，也可以根据具体情况进行调整。

相关问题

samp_s = s(samp_idx);的错误

这个错误可能是因为samp_idx是一个索引向量，但并不是一个适当的索引向量。可能的原因是samp_idx中的某些元素超出了s的范围，或者samp_idx中有重复的索引。可以通过检查samp_idx的值来找到具体的问题。如果samp_idx中有重复的索引，可以使用unique函数去重。如果超出了s的范围，则需要重新选择合适的索引范围。

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])`。