ecg = X[4] titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", "V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6"] plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0) plt.rcParams["axes.grid"] = True plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1) plt.figure() for index in range(12): plt.subplot(6, 2, index + 1) plt.plot(ecg[:, index], linewidth=1) # plt.yticks(np.arange(np.min(ecg[:,index]), np.max(ecg[:,index]), 0.1)) plt.gca() plt.title(titles[index]) plt.axis('off') plt.show()逐行解释这段代码

这段代码用于绘制心电图（ECG）信号的12导联波形图，逐行解释如下：

1. `ecg = X[4]`：从数据集 X 中选取第5个患者的心电图信号，保存到变量 `ecg` 中。

2. `titles = ["I", "II", "III", "aVR", "aVL", "aVF", "V1", "V2", "V3", "V4", "V5", "V6"]`：定义心电图12个导联的名称，保存到变量 `titles` 中。

3. `plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 20.0)`：设置图像的大小为 20x20 寸。

4. `plt.rcParams["axes.grid"] = True`：设置绘图时显示网格线。

5. `plt.rcParams["grid.linestyle"] = (0.1, 0.1)`：设置网格线的样式。

6. `plt.figure()`：创建一个新的图像窗口。

7. `for index in range(12):`：循环遍历心电图的12个导联。

8. `plt.subplot(6, 2, index + 1)`：在图像窗口中创建一个子图，第一个参数为子图的行数，第二个参数为子图的列数，第三个参数为子图的索引。

9. `plt.plot(ecg[:, index], linewidth=1)`：绘制当前导联的心电图信号曲线，第一个参数为 x 轴数据，即时间轴上的采样点，第二个参数为 y 轴数据，即心电信号的振幅值。

10. `plt.gca()`：获取当前子图的坐标轴对象。

11. `plt.title(titles[index])`：设置当前子图的标题，即当前导联的名称。

12. `plt.axis('off')`：关闭当前子图的坐标轴。

13. `plt.show()`：显示图形。