e_indices = np.random.choice(range(N_fore), size=samples_per_epoch, replace=True)
时间: 2024-06-01 09:12:25 浏览: 10
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.
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random_indices = np.random.choice(data.shape[0], size=20, replace=False)
这行代码的作用是从数据(data)中随机选择20个不重复的索引。其中,np.random.choice是numpy中的函数,第一个参数data.shape[0]是数据的行数,第二个参数size是要选择的数量,第三个参数replace=False表示不允许重复选择。选择完成后,会返回一个包含20个随机索引的numpy数组。
indices = np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False) iris_X.flat[indices] = 0
这段代码的作用是从 iris_X 中随机选择 120 个元素的索引,并将这些元素的值设为 0。其中,`np.random.choice(range(iris_X.size), 120, replace=False)` 用于生成一个包含 120 个不重复随机索引的一维数组,`iris_X.flat[indices]` 用于获取这些随机索引对应的元素,并将它们的值设为 0。需要注意的是,`iris_X` 必须是一个二维数组才能使用 `flat` 属性将其转换为一维数组。