def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)] d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

这个函数的作用是对图片进行数据增强，并展示增强后的图片。它接受四个参数：
- img：输入图片
- aug：数据增强方法
- num_rows：展示图片的行数
- num_cols：展示图片的列数
- scale：展示图片的尺寸缩放比例

代码的执行过程是：首先，通过循环调用数据增强方法，生成num_rows * num_cols张增强后的图片，存入列表Y中。然后，调用d2l.show_images函数展示图片。

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def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, im

这是一个Python函数，可以通过传入参数来展示多张图片。参数包括：imgs（需要展示的图片），num_rows（展示的行数），num_cols（展示的列数），titles（图片的标题，可选），scale（缩放大小）。

Y = [aug(img) for i in range(num_rows * num_cols)] width = img.size[0] height = img.size[1] print(len(Y)) result = Image.new("RGB",(width * num_cols * 4,height * num_rows * 4),(225,225,225)) for i in range(num_rows): for j in range(num_cols): result.paste(Y[i * num_cols + j],(i * height, j * width)) result.show()

这段代码是用 Python 编写的，主要功能是对输入的图片进行数据增强（augmentation），并将增强后的图片以矩阵形式组合成一张大图。具体来说，它的实现过程如下：

1. 输入参数为 img（原始图片）、num_rows（行数）和 num_cols（列数）。
2. 定义 Y 列表，其中每个元素都是通过对原始图片进行一次数据增强得到的新图片。增强操作的具体实现并不在这段代码中，可以在其他地方找到。
3. 计算原始图片的宽度和高度，并打印 Y 列表的长度。
4. 创建一张新的白色图片，大小为原始图片的 4 倍，行数为 num_rows，列数为 num_cols。
5. 遍历 Y 列表，将每个新图片按照顺序粘贴到新图片上。
6. 显示新图片。

需要注意的是，这段代码中使用了 Pillow 库中的 Image 类来处理图片。