def Transfername(namecode): if namecode == 0: return "Benign" else: return "Malignant" w = 60 h = 40 fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) columns = 4 rows = 2 for i in range(len(prop_class)): ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1) ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]]) + "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]])) plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest') plt.show() 对以上代码进行注释分析，写在每行后面

# 定义一个函数，将数字编码转换为良性或恶性的字符串
def Transfername(namecode):
if namecode == 0:
return "Benign" # 如果编码为0，则返回字符串"Benign"
else:
return "Malignant" # 如果编码不为0，则返回字符串"Malignant"

w = 60 # 定义宽度为60
h = 40 # 定义高度为40

# 创建一个大小为18*10的图形对象
fig = plt.figure(figsize=(18, 10))

# 定义图形的行数和列数
columns = 4
rows = 2

# 循环遍历prop_class中的每个元素
for i in range(len(prop_class)):
# 在图形对象中添加一个子图
ax = fig.add_subplot(rows, columns, i + 1)

# 设置子图的标题，包括预测结果和实际结果
ax.set_title("Predicted result:" + Transfername(lists[prop_class[i]])
+ "\n" + "Actual result: " + Transfername(Y_test[prop_class[i]]))

# 在子图中显示测试集中的图像
plt.imshow(X_test[prop_class[i]], interpolation='nearest')

# 显示图形
plt.show()