train_index = numpy.random.choice(data.shape[0], size=n_tr, replace=False, p=None)解释

这段代码使用了NumPy库中的random.choice函数，其作用是从数据集中随机选择一定数量的样本作为训练集，并返回这些样本的索引。具体来说：

- data.shape[0] 表示数据集中样本的数量。
- size=n_tr 表示选择的样本数量，其中n_tr是一个指定的整数值。
- replace=False 表示不进行重复采样，即每个样本只会被选择一次。
- p=None 表示每个样本被选择的概率都相同，即均匀分布采样。如果需要按照某种概率分布进行采样，可以通过指定一个概率数组来实现。

最终，train_index变量会存储被选中的样本的索引，可以根据这些索引从原始数据集中获取对应的数据。