train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):]

这是一个 Python 代码中的切片操作，用于将数据集按照 9:1 的比例分为训练集和测试集。其中 X_new 是数据集，indices 是数据集的索引。train_indices 存储前 90% 的索引，test_indices 存储后 10% 的索引。

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train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y)

train_indices, test_indices = sklearn.model_selection.train_test_split(X, train_size=train_size, stratify=y) 是用于将数据集X按照指定的训练集比例(train_size)和类别分布(stratify)进行划分的方法。其中train_size参数指定了训练集的比例，stratify参数用于保持划分前后的类别分布一致。

根据train_test_split方法的使用，train_indices保存了划分后的训练集索引，test_indices保存了划分后的测试集索引。

解释这段代码for label, data in data_by_class.items(): num_samples = len(data) cutoff = int(num_samples * 0.8) shuffled_indices = np.random.permutation(num_samples) train_indices = shuffled_indices[:cutoff] test_indices = shuffled_indices[cutoff:] train_data_by_class[label] = data[train_indices] test_data_by_class[label] = data[test_indices

这段代码主要是为了将数据集划分为训练集和测试集，并将其按照标签值分别存储。具体解释如下：

- 第一行代码中，使用 `items` 方法将数据集按照标签值分组，即将每个标签值作为键，对应的数据样本作为值，存储在一个字典中，并遍历每个键值对。
- 第二行代码中，计算当前标签值对应的数据样本数量，并将其赋值给变量 `num_samples`。
- 第三行代码中，计算训练集的数量，这里采用了 80/20 的划分方式，即将 80% 的数据作为训练集，剩余 20% 的数据作为测试集，并将结果转换为整型，赋值给变量 `cutoff`。
- 第四行代码中，使用 Numpy 库中的 `permutation` 函数生成一个随机的排列，长度为当前标签值对应的数据样本数量，并将其赋值给变量 `shuffled_indices`。这个操作会将数据样本的索引打乱，从而保证训练集和测试集的随机性。
- 第五行代码中，将打乱后的索引数组 `shuffled_indices` 前 `cutoff` 个元素作为训练集的索引，将剩余的元素作为测试集的索引，并将结果分别赋值给变量 `train_indices` 和 `test_indices`。
- 第六行和第七行代码中，分别将训练集和测试集的数据样本按照当前标签值存储在两个字典中，这两个字典分别为 `train_data_by_class` 和 `test_data_by_class`，其中字典的键为标签值，值为对应的数据样本。这里使用了 Numpy 数组的切片操作，将数据样本数组 `data` 按照索引数组 `train_indices` 和 `test_indices` 分别切片，并将结果存储在字典中。