请解释一下这段代码for i in range(5): client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: plot_data[example['label'].numpy()].append(example['pixels'].numpy()) f = plt.figure(i, figsize=(12, 5)) f.suptitle("Client #{}'s Mean Image Per Label".format(i)) for j in range(10): mean_img = np.mean(plot_data[j], 0) plt.subplot(2, 5, j+1) plt.imshow(mean_img.reshape((28, 28))) plt.axis('off')

这段代码是通过循环遍历5个客户端，为每个客户端创建一个TensorFlow数据集，并将数据按照label分类，保存到plot_data变量中。之后在每个客户端的数据集中，将每个样例的像素和标签分别保存到plot_data中，这样我们就可以根据每个标签分别绘制对应的数字图像了。最后通过plt.figure绘制出每个客户端的数字图像，方便我们观察和分析不同客户端的数据分布情况。