请解释这段代码：def read_test_data(seq_length, file = ''): df = np.load('./datasets/test/' + file, allow_pickle=True) label = np.load('./datasets/test_label/' + file, allow_pickle=True).astype(np.float) #print(df.shape, label.shape) (whole_len, whole_dim) = df.shape test = proprocess(df) num_samples_test = (test.shape[0] - seq_length) + 1 temp_test = np.empty([num_samples_test, seq_length, whole_dim]) for i in range(num_samples_test): for j in range(test.shape[1]): temp_test[i, :, j] = test[(i):(i + seq_length), j] test_data = temp_test return test_data, label

这段代码是定义了一个函数名为read_test_data，它有两个参数，第一个参数seq_length表示序列的长度，第二个参数file（默认值为空字符串）表示文件名。函数主要是读取测试数据和测试数据的标签。

具体实现过程是：
1. 通过 np.load() 函数读取名为 file 的 npz 文件，该文件存储了测试数据，读取后返回一个 Numpy array 对象赋值给 df 变量。
2. 通过 np.load() 函数读取名为 file 的 npz 文件，该文件存储了测试数据的标签，读取后返回一个 Numpy array 对象并将其转换为 float 类型，赋值给 label 变量。
3. 返回 df 和 label 两个变量的值。