详细解释代码if __name__ == '__main__': (mods, snrs, lbl), (X_train, Y_train), (X_val, Y_val), (X_test, Y_test) = load_data() train_dir = 'dataset/RML2016/train/' val_dir = 'dataset/RML2016/val/' test_dir = 'dataset/RML2016/test/' # 全部数据 for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_train, Y_train)), total=len(X_train)): save_dir = os.path.join(train_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x) for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_val, Y_val)), total=len(X_val)): save_dir = os.path.join(val_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x) for index, (x, y) in tqdm(enumerate(zip(X_test, Y_test)), total=len(X_test)): save_dir = os.path.join(test_dir, str(y)) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) np.save(os.path.join(save_dir, str(index).zfill(5) + '.npy'), x)

这段代码是一个数据预处理的过程。首先通过 `load_data()` 函数加载数据，得到了三个元组：`(mods, snrs, lbl)` 表示调制方式和信噪比的标签，`(X_train, Y_train)` 表示训练集的数据和标签，`(X_val, Y_val)` 表示验证集的数据和标签，`(X_test, Y_test)` 表示测试集的数据和标签。接着，代码将数据按照标签分类保存到不同的目录下。

具体来说，代码通过 `enumerate()` 函数遍历数据，返回数据的下标和对应的元素。然后对于每个数据元素，将其保存到相应的目录下。如果目录不存在，则需要先创建目录。`str(index).zfill(5)` 是将下标转换成字符串，并在前面补0，使得文件名的数字部分总共有5位。最后，使用 `np.save()` 函数保存数据到 `.npy` 文件中。