Python数据可视化: 使用训练数据生成器展示图像和标签

这段代码展示了如何使用训练数据生成器来可视化图像数据集。它通过以下步骤实现：

1. 循环遍历训练数据生成器： 代码使用循环遍历训练数据生成器，每次迭代获取一个批次的图像和标签数据。
2. 显示图像和标签： 对于每个批次，代码使用子图的方式将图像和对应的标签显示在一个图像窗口中。
3. 可视化分析： 通过观察显示的图像和标签，我们可以对数据集的内容和分布进行可视化分析，例如，了解不同类别样本的数量和特征。

这段代码的目的是帮助我们更好地了解训练数据集的特征和类别分布，以便进行后续的模型训练和优化。例如，如果我们发现某个类别的样本数量过少，就需要考虑进行数据增强或者调整模型结构来解决类别不平衡的问题。