解释如下代码：for set_name,set_size in zip(set_list,size_list): output_file = data_folder + set_name + '_ubyte.txt' f = open(output_file, "w") f.close() Img_ind = 0 input_file = data_folder + set_name +'.txt' with open(input_file) as f: for content in f: Img_ind = Img_ind +1 print('transforming ' + set_name + ': ' + str(Img_ind).zfill(5)) line = content.split(',') title = line[0] + ' '+line[1] data_write = np.asarray(line[2].strip().split(' ')).astype(np.ubyte) data_write = (data_write + 1).astype(np.ubyte) if data_write.max()>255: print('too large') if data_write.min()<0: print('too small') f = open(output_file, "a") f.write(data_write.tobytes()) f.close() time2 = time.time() print('total elapse time:'+ str(time2- time1))

这段代码的作用是将多个数据集中的图片数据转换为ubyte格式，并将它们分别存储在以数据集名命名的文件中。其中，set_list和size_list是两个列表，分别存储了每个数据集的名称和大小。代码中的循环语句通过zip函数将这两个列表中的元素一一对应起来，然后对每个数据集进行以下操作：

1. 根据数据集名称生成一个以'_ubyte.txt'结尾的文件名；
2. 打开该文件，并清空其内容；
3. 遍历数据集中的每张图片，并将其转换为ubyte格式；
4. 将转换后的图片数据写入文件中；
5. 关闭文件。

最后，代码会输出总的耗时时间。需要注意的是，代码中的一些操作（如判断数据是否太大或太小）只是为了检查数据的质量，可以根据实际情况进行删减或修改。

相关问题

data[:train_set_size,:-1,:]

这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集，具体来说，它选取了：

1. 在第一个维度上，从0到`train_set_size`（不包括`train_set_size`）的所有数据；
2. 在第二个维度上，从第0列到倒数第2列（不包括最后一列）的所有数据；
3. 在第三个维度上，选取所有数据。

可以看出，这个表达式选取了一个三维数组的子集，并去掉了每个样本的最后一列数据（即第二个维度的最后一列），通常这个子集是用于训练机器学习模型的特征数据（即输入数据）。

data[:train_set_size,-1,:]

这个表达式是从一个三维数组 `data` 中选取数据的一个子集，具体来说，它选取了：

1. 在第一个维度上，从0到`train_set_size`（不包括`train_set_size`）的所有数据；
2. 在第二个维度上，选取最后一列数据（即倒数第1列）；
3. 在第三个维度上，选取所有数据。

可以看出，这个表达式选取了一个三维数组的子集，其中每个样本只有最后一列数据（即第二个维度的最后一列），通常这个子集是用于训练机器学习模型的目标数据（即输出数据）。