请给我解释一下这行代码inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])

这行代码使用了scikit-learn库中的LabelEncoder类，将一个类别标签编码为数字标签，然后又将数字标签解码回类别标签。

具体来说，假设我们有一个标签编码器(label_encoder)，它将类别标签编码为数字标签，例如：

label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(["cat", "dog", "bird"])

接下来，我们有一个onehot_encoded数组，它是一个形如(1, num_classes)的数组，表示一个样本被编码为one-hot向量。我们想将它解码回类别标签。我们可以使用以下代码：

from numpy import argmax
inverted = label_encoder.inverse_transform([argmax(onehot_encoded[0, :])])

这里，`argmax(onehot_encoded[0, :])`返回onehot_encoded数组中最大值的索引，即对应的数字标签。然后，我们将这个数字标签传递给`inverse_transform`方法，它将返回解码后的类别标签。解码后的类别标签存储在inverted变量中。