images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target))

As an AI language model, I do not have access to the context of the code you provided. However, based on the code snippet you provided, it appears that the `zip` function is used to combine the `images` and `target` attributes of the `digits` dataset from the scikit-learn library into a list of tuples. Each tuple contains an image and its corresponding label. This can be useful for machine learning tasks where both the input data (images) and their corresponding output (labels) are required.

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images_and_labels = list(zip(digits.images, digits.target)) plt.figure(figsize=(8, 6))

这段代码是将digits数据集中的图像和对应的标签打包成一个列表，并且创建一个图像框架，大小为8x6。其中digits.images是一个包含手写数字图像的3D数组，digits.target是对应的每个图像的数字标签。通过将它们打包在一起，可以方便地对图像和标签进行处理和可视化。plt.figure()函数用于创建一个新的图像框架，参数figsize指定图像框架的大小。

images_and_labels = [*zip(ax.ravel(),digits.images[:8], digits.target[:8])]

这行代码的作用是将digits数据集中前8个数字图像及其对应的标签与Matplotlib中的8个子图对象(ax子图)进行绑定，以便在后面将图像显示在子图中。具体来说，`ax.ravel()`将8个子图对象转换为一个一维数组，`digits.images[:8]`取出前8个数字图像，`digits.target[:8]`取出前8个数字图像对应的标签，`zip`函数将每个数字图像及其标签打包成一个元组，最终得到一个包含8个元组的列表。