stable diffusion between the results of one and all the

stable diffusion between the results of one and all the        # results from each test.#     “””                # Compute the number of differences, aka difference in            if len(data) == 0:                    raise Exception(‘Test did not have any data’)            self._differences += np.mean(np.abs((data – Y).T @ (Y – data)))        return sum([self._differences for _ in range(len(data))])    def _split_train_test(self, X):        idx = list()        while True:            start = np.random.randint(low=X.shape[1],                                      high=X.shape[0]-50),                      np.random.randint(low=0,                                       high=X.shape[0]-len(idx)*50),                      np.random.randint(low=X.shape[1]//2,                                           high=X.shape[0]),                          np.random.randint(low=-60,                                               high=(X.shape[1]*4-5*5)//4+                                       3,                                            )                        end = np.floor(start + X.shape[0]).astype(int)+