indices = np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False) iris_X.flat[indices] = 0

这段代码的作用是在 iris 数据集的特征矩阵中随机选择 120 个位置，并将其对应的值置为 0。其中，`np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False)` 用于随机生成 120 个不重复的下标，`iris_X.flat[indices]` 用于获取这些下标对应的特征值并将其置为 0。需要注意的是，这里的 `iris_X` 应该是一个二维的数组，表示 iris 数据集的特征矩阵。

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e_indices = np.random.choice(range(N_fore), size=samples_per_epoch, replace=True)

This line of code generates a random sample of indices from the range of 0 to N_fore (exclusive) with a specified size of samples_per_epoch. The parameter "replace=True" allows for repeated sampling of the same index. This is commonly used in machine learning for creating mini-batches during training.

indices = np.random.choice

np.random.choice函数用于从一个数组或一个整数范围内随机选择元素。它的基本语法是`np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`，其中：
- a：可以是一个数组或一个整数范围，表示待选择的元素。
- size：表示要选择的元素个数。
- replace：表示是否可以重复选择同一个元素。
- p：表示每个元素被选择的概率，默认是均匀选择。

例如，在引用中的示例中，`np.random.choice(N, 1, replace=False)`表示从0到N-1的整数范围内选择一个元素，且不允许重复选择。