解释一下这段代码在做什么，每一句详细注解： r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)

这段代码的作用是将 `results_df` 中的部分数据中的 `rotation_matrix` 和 `translation_vector` 字段的值替换为固定的值，然后将 DataFrame 数据写入 csv 文件。

具体注释如下：

r = 0.03  # 随机采样比例
import pandas as pd
import random

# 将 results_df 赋值给 df
df = results_df

# 计算 DataFrame 的长度
df_len = len(df)

# 随机采样，asam 是采样后的数据的索引列表
asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r))

# 遍历采样后的数据的索引，修改 df 中的数据
for a in asam:
    df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0"
    df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0"

# 将 df 数据写入 csv 文件
df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)

具体来说，第一行定义了一个随机采样的比例 `r`，代表着采样的数据占原始数据的比例；第二行导入了 pandas 库；第三行导入了 random 库。第五行将 `results_df` 赋值给 `df`，作为后续数据操作的目标。第七行计算了 `df` 的长度。第九行对 `df` 进行了随机采样，并将采样后数据的索引存储在 `asam` 列表中。第十二行遍历了采样后的数据的索引，对应的修改了 `df` 中的 `rotation_matrix` 和 `translation_vector` 字段的值。最后一行将 `df` 数据写入 csv 文件，并指定了输出文件的路径和文件名。