axs[j,k].scatter(q_i[:,0],q_i[:,1],color='red',edgecolor='white') axs[j,k].set_axis_off() axs[j,k].set_title('$q(\mathbf{x}_{'+str(i*num_steps//num_shows)+'})$')代码的作用

这段代码的作用是在matplotlib库中创建一个散点图，其中x轴和y轴的坐标分别来自`q_i`数组的第一列和第二列。散点的颜色是红色，边缘颜色为白色。然后，通过调用`set_axis_off()`方法，隐藏了图形的坐标轴，使其仅显示散点。最后，`set_title()`方法设置了子图的标题，其中包含了一个字符串，字符串中包含了`i*num_steps//num_shows`的值，该值是一个整数，代表了当前子图所对应的`q_i`数组的索引位置。

相关问题

for i in range(num_shows): j = i//10 k = i%10 q_i = q_x(dataset,torch.tensor([i*num_steps//num_shows]))#生成t时刻的采样数据 axs[j,k].scatter(q_i[:,0],q_i[:,1],color='red',edgecolor='white') axs[j,k].set_axis_off() axs[j,k].set_title('$q(\mathbf{x}_{'+str(i*num_steps//num_shows)+'})$')代码分析

这段代码是一个用于可视化采样数据的函数，主要包含以下步骤：

1. 循环遍历所有的展示次数（num_shows）
2. 根据当前循环的次数 i，计算出该次循环对应的行数 j 和列数 k，用于确定当前的子图位置
3. 根据当前循环的次数 i，计算出对应的时间步 t，用于生成采样数据
4. 调用 q_x 函数生成时间步 t 时刻的采样数据 q_i
5. 在当前子图位置上绘制散点图，用红色表示，并且设置边缘颜色为白色
6. 将当前子图的坐标轴设置为不可见，并且设置子图标题为当前采样数据对应的时间步 t

需要注意的是，这段代码中使用了 axs 变量，其类型为一个二维数组，用于存储所有子图的位置信息。同时，该函数依赖于 q_x 函数，用于生成采样数据。

cur_x = x_seq[i*10].detach() axs[i-1].scatter(cur_x[:,0],cur_x[:,1],color='red',edgecolor='white');代码分析

这段代码是在使用Matplotlib库绘制散点图。

首先，通过`x_seq[i*10]`获取了一个长度为10的Tensor，然后使用`.detach()`方法将其从计算图中分离，使得它不再参与梯度计算，以提高效率。

接下来，使用`axs[i-1].scatter()`方法在第i-1个子图中绘制散点图。其中，`cur_x[:,0]`表示取`cur_x` Tensor中所有行的第0列元素，`cur_x[:,1]`表示取`cur_x` Tensor中所有行的第1列元素，这两者分别表示散点图的x轴和y轴坐标。`color='red'`和`edgecolor='white'`分别表示散点的颜色为红色，边缘颜色为白色。