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数据集的批量迭代器（Batch Iterator）是一种常用的数据处理方法，用于将数据集分为多个批次，每个批次包含固定数量的数据。
本题也是mini-batch梯度下降法的关键步骤，关键思想可以参考梯度下降部分。
标准代码如下
def batch_iterator(X, y=None, batch_size=64):n_samples = X.shape[0]batches = []for i in np.arange(0, n_samples, batch_size):begin, end = i, min(i+batch_size, n_samples)if y is not None:batches.append([X[begin:end], y[begin:end]])else:batches.append( X[begin:end])return batches
