data = np.r_[1:1000] data = list(data) print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] for i in range(2): sample = np.random.choice(data, 10) samples.append(sample) print(sample) data.remove(sample) print(data)请帮我修改这个代码

好的，这里有几个需要修改的地方：

1. 在第一行代码中，np.r_应该是np.arange才能生成从1到999的数列。所以应该将np.r_改为np.arange。
2. 在第二行代码中，我们要将生成的数列转换为列表，可以使用tolist()函数实现。
3. 在第七行代码中，remove()函数的参数应该是sample而不是[sample]，因为sample是一个数组。

修改后的代码如下：

import numpy as np

data = np.arange(1, 1000)
data = data.tolist()
print(data)

# 每次抽取1000个数值，共抽取10次
samples = []
for i in range(10):
    sample = np.random.choice(data, 10)
    samples.append(sample)
    for s in sample:
        data.remove(s)

print(samples)
print(data)

这样修改后的代码可以正确地抽取10次样本，并将已选中的样本从数据集中移除。

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import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

好的，你想要将这段代码封装成一个函数，可以尝试以下的实现：

import numpy as np
import pickle
import math

def sample_data(filepath):
    f = open(filepath, 'rb')
    bi = pickle.load(f)
    data = np.arange(0, 156)
    data = data.tolist()
    samples = []
    c = []
    a = 11
    r = math.ceil(len(data)/a)
    for i in range(a):
        if len(data) > r:
            sample = np.random.choice(data, r, replace=False)
        else:
            sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False)
        b = [bi[j] for j in list(sample)]
        c.append(b)
        samples.append(sample)
        for s in sample:
            data.remove(s)
    samples = [np.array(s) for s in samples]
    samples = np.concatenate(samples, axis=0)
    c = [np.array(e) for e in c]
    c = np.concatenate(c, axis=0)
    return samples, c

你可以将这个函数保存在一个.py文件中，然后在其他的python文件中，通过import导入并调用该函数。调用方法如下：

from your_module import sample_data

filepath = r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl'
samples, c = sample_data(filepath)

其中，filepath是你想要读取的pickle文件的路径。函数返回两个变量，分别为samples和c。

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

这个报错可能是因为你最后将 `samples` 转换成了 NumPy 数组，而 `samples` 中的元素是列表而非数值，导致形状不均匀。你可以将 `samples` 中的元素先转换成 NumPy 数组，再将整个 `samples` 数组转换成一维数组，如下所示：

samples = [np.array(s) for s in samples]
samples = np.concatenate(samples, axis=0)

这样就可以将 `samples` 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 `sample` 中的元素移除 `data` 中，可能会导致后续的循环中重复抽取相同的元素。你可以将最后一次循环中的 `for` 循环移到 `if` 语句的内部，这样就可以确保每次循环都会将 `sample` 中的元素从 `data` 中移除。