for num, i in enumerate(x):解释

这是一个Python中的for循环语句，其中x是一个可迭代对象（例如列表、元组、字符串等）。在每次循环中，enumerate()函数会返回一个二元组，第一个元素是当前迭代元素的索引值（从0开始），第二个元素是当前迭代的元素本身。这两个元素分别被赋值给num和i。因此，这个循环语句可以用来遍历一个可迭代对象，并且在每次迭代中访问它的索引和元素。

相关问题

for k in k_choices: k_to_accuracies[k] = [] for i in range(num_folds): X_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(X_train_folds) if i != j ]) y_train_fold = np.concatenate([ fold for j, fold in enumerate(y_train_folds) if i != j ]) X_val = X_train_folds[i] y_val = y_train_folds[i] classifier.train(X_train_fold, y_train_fold) y_pred_fold = classifier.predict(X_val, k=k, num_loops=0) num_correct = np.sum(y_pred_fold == y_val) accuracy = float(num_correct) / X_val.shape[0] k_to_accuracies[k].append(accuracy)

这段代码是一个 k-fold 交叉验证的过程，用于评估分类器在不同 k 值下的准确率。其中，k_choices 是一个包含不同 k 值的列表，k_to_accuracies 是一个字典，用于存储每个 k 值对应的准确率列表。

在每个 k 值的循环中，首先将当前 k 值对应的准确率列表初始化为空。然后，在每个折叠循环中，通过 np.concatenate 将除了当前折叠之外的所有折叠样本合并为训练集 X_train_fold 和 y_train_fold。同时，将当前折叠样本作为验证集 X_val 和 y_val。

接下来，使用分类器的 train 方法在训练集上进行训练。然后，使用分类器的 predict 方法在验证集上进行预测，设置 k 值为当前循环的 k 值，num_loops 为 0。

计算预测正确的数量 num_correct，然后通过除以验证集的样本数量 X_val.shape[0] 得到准确率，并将其添加到当前 k 值对应的准确率列表中。

最终，返回包含不同 k 值对应准确率列表的字典 k_to_accuracies。

for y, cls in enumerate(classes): idxs = np.flatnonzero(y_train == y) idxs = np.random.choice(idxs, samples_per_class, replace=False) for i, idx in enumerate(idxs): plt_idx = i * num_classes + y + 1 plt.subplot(samples_per_class, num_classes, plt_idx) plt.imshow(X_train[idx].astype('uint8')) plt.axis('off') if i == 0: plt.title(cls) plt.show()

这段代码是用于显示训练数据集中不同类别的样本图像。它使用了一个循环来遍历每个类别，并选择该类别中指定数量的样本进行显示。

在这段代码中，`classes` 是一个包含所有类别的列表。`y_train` 是训练数据集的目标标签，它是一个一维数组。`samples_per_class` 是每个类别要显示的样本数。`num_classes` 是类别的总数。

首先，通过 `np.flatnonzero(y_train == y)` 找到所有目标标签等于当前类别 `y` 的样本的索引。然后，使用 `np.random.choice` 随机选择 `samples_per_class` 个索引，确保不重复。接下来，使用 `plt.subplot` 在图像中创建一个子图，其中 `plt_idx` 用于确定子图的位置。然后，使用 `plt.imshow` 显示选定索引对应的图像。最后，通过设置 `plt.axis('off')` 取消坐标轴显示。如果是每个类别的第一个样本，使用 `plt.title(cls)` 设置子图标题为该类别的名称。

整个过程重复进行，直到所有类别的样本都被显示完毕。最后，使用 `plt.show()` 显示所有子图。

这段代码的作用是帮助我们可视化训练数据集中不同类别的样本图像。