df = pd.DataFrame(data=results, columns=['patient_id'] + classes) n = len(df) folds = np.zeros(n, dtype=np.int8)代码解读

这是一段 Python 代码，主要是用于数据处理中的分层采样（stratified sampling）功能，将数据集按照类别分为若干个子集，保证每个子集中各类别样本的比例与整体数据集中各类别样本比例相同。具体操作是，首先将数据集中的每个样本（其中每个样本有一个名为 'patient_id' 的属性）和它所属的类别（即 'classes' 属性）存储在一个 Pandas DataFrame 对象中，接着获取 DataFrame 的长度 n，定义一个长度为 n 的全零数组 folds，并将其作为每个样本所属的子集编号，初始值都为 0。接着，通过 numpy 库中的函数实现了分层采样的功能，将数据集分成若干份。