dx_num = eval_numerical_gradient_array(lambda x: affine_forward(x, w, b)[0], x, dout)

这行代码是用来计算仿射层（affine layer）的反向传播的梯度的。其中，x 是输入数据，w 是权重参数，b 是偏置参数，dout 是反向传播回来的上游梯度。这行代码中使用了 eval_numerical_gradient_array 函数来数值化地计算梯度。其中，第一个参数是一个函数，这个函数将 x 作为输入，返回前向传播的输出；第二个参数是 x，第三个参数是 dout。这行代码的返回值是 dx_num，即数值化计算出的梯度。

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batch_num = int(self.eval_x.shape[0]/self.conf["batch_size"])

这段代码用于计算验证集 eval_x 中样本的批次数 batch_num。其中，self.eval_x 表示验证集的特征矩阵，eval_x.shape[0] 表示验证集的样本数，self.conf["batch_size"] 表示每个批次中包含的样本数，即批大小。因此，batch_num = int(self.eval_x.shape[0]/self.conf["batch_size"]) 表示将验证集的样本数除以批大小，然后向下取整，得到的结果即为验证集中样本的批次数。

df.scp_codes = df.scp_codes.apply(lambda x: ast.literal_eval(x))

这是一个将DataFrame列中的字符串转换为Python字典的操作。使用`apply`函数和`ast.literal_eval`函数来实现。`apply`函数可以对DataFrame的列进行元素级的操作，而`ast.literal_eval`函数可以将字符串转换为对应的Python字典。这行代码的作用是将`df`中名为`scp_codes`的列中的每个字符串转换为对应的字典。