f = plt.figure(figsize=(12, 7)) f.suptitle('Label Counts for a Sample of Clients') for i in range(6): client_dataset = emnist_train.create_tf_dataset_for_client( emnist_train.client_ids[i]) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: # Append counts individually per label to make plots # more colorful instead of one color per plot. label = example['label'].numpy() plot_data[label].append(label) plt.subplot(2, 3, i+1) plt.title('Client {}'.format(i)) for j in range(10): plt.hist( plot_data[j], density=False, bins=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])将数据修改为本地的fashionmnist数据

这段代码是在使用Python语言的matplotlib库绘制一个图形，图形的标题是“一个客户样本的标签计数”，图形的大小为12*7，接下来使用循环变量i从0到5，分别对六个客户的数据集进行处理，将处理结果存储到一个字典中，最后将这个字典绘制成一个图形。