print('每一类数据及其样本点数量为：') d={} n=[] num=[] for i in range(len(t_train)): d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1 for j in sorted(d): n.append((j,d[j])) num.append(d[j]) print(n) arr=np.zeros((10,784)) for t in range(10): for k in range(len(t_train)): if t_train[k]==t: arr[t]=arr[t]+x_train[k] else: continue arr[t]=arr[t]/num[t] plt.figure() for m in range(1,11): plt.subplot(3,4,m) a=np.reshape(arr[m-1],(28,28)) gray_img=a plt.imshow(gray_img,cmap='gray') 每行代码的解释

这段代码的作用是分析和可视化MNIST数据集中每个类别的样本，并计算每个类别的平均图像。

1. `d={}`：定义一个空字典d用于存储每个类别的出现次数。
2. `n=[]` 和 `num=[]`：定义两个空列表，用于存储每个类别的名称和样本数量。
3. `for i in range(len(t_train)):`：遍历训练集中的每个样本。
4. `d[t_train[i]]=d.setdefault(t_train[i],0)+1`：将该样本的类别作为字典d的键，如果该键不存在则将其值设为0，然后将其值加1。
5. `for j in sorted(d):`：按照键的升序遍历字典d中的每个键。
6. `n.append((j,d[j]))` 和 `num.append(d[j])`：将该类别的名称和样本数量分别添加到列表n和num中。
7. `arr=np.zeros((10,784))`：创建一个10行784列的零矩阵arr，用于存储每个类别的平均图像。
8. `for t in range(10):`：遍历0到9的所有数字。
9. `for k in range(len(t_train)):`：遍历训练集中的每个样本。
10. `if t_train[k]==t:`：如果该样本的类别与当前数字相同。
11. `arr[t]=arr[t]+x_train[k]`：将该样本的像素值累加到arr的第t行中。
12. `else: continue`：如果该样本的类别与当前数字不同，则跳过该样本。
13. `arr[t]=arr[t]/num[t]`：计算第t行的平均像素值，得到该数字的平均图像。
14. `plt.figure()`：创建一个新的图形窗口。
15. `for m in range(1,11):`：遍历1到10的所有数字。
16. `plt.subplot(3,4,m)`：将该数字的子图添加到图形窗口的3行4列的网格中的第m个位置。
17. `a=np.reshape(arr[m-1],(28,28))`：将arr的第m-1行重新构造为28x28的矩阵a，表示该数字的平均图像。
18. `gray_img=a`：将a赋值给gray_img，表示该图像为灰度图像。
19. `plt.imshow(gray_img,cmap='gray')`：将该图像显示在当前子图中，使用灰度色彩映射。