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。