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])]

这段代码的作用是将前8个手写数字图像和它们对应的数字标签打包成元组，并使用`ravel()`函数将包含8个Axes对象的1维数组展平，在使用`zip()`函数将每个图像和其对应的标签对应起来，最终生成一个包含8个元组的列表`images_and_labels`。每个元组中的第一个元素是一个Axes对象，表示在哪个子图上绘制当前的手写数字图像。第二个元素是一个表示手写数字图像的2维数组，第三个元素是一个整数，表示手写数字的标签。