def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)#Ⅰ导 plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()这段代码什么意思，请详细解释一下，最好逐行详细解释

这段代码是一个数据预处理和可视化的示例代码，用于ECG数据的分类任务。以下是逐行的详细解释：

def aggregate_diagnostic(y_dic):
    tmp = []
    for key in y_dic.keys():
        if key in agg_df.index:
            tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)
    return list(set(tmp))

这是一个函数，用于根据每个记录的诊断代码（在字典`y_dic`中）查找相应的诊断类别。对于每个记录，函数返回一个列表，其中包含所有与该记录相关的诊断类别。这是为了支持多标签分类。

Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic)

在这里，将记录的诊断类别添加到数据集的`diagnostic_superclass`列中。这里使用`apply`函数，对每个记录的诊断代码字典应用`aggregate_diagnostic`函数。

Y.columns

这行代码用于显示数据集Y中的所有列名，也就是数据集的特征。

plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0)

这是设置图形的大小。

plt.figure()

创建一个新的图形，并开始绘制图形。

plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)

这行代码绘制第一个记录的第一个导联的ECG波形。在这里，`X`是一个列表，其中包含所有记录的ECG信号，`X[0]`表示第一个记录的ECG信号，`X[0][:, 0]`表示第一个记录的第一个导联的ECG信号。

plt.grid(linestyle='--')

添加网格线。

plt.show()

显示图形。