■ plt.imshow(X_test[correct].reshape(28,28), cmap='gray')

for문의 내부입니다. 그러므로 4칸을 띄우고 코드를 입력해야 합니다. imshow 함수는 어떤 이미지를 보여줄지에 대한 내용을 담고 있습니다. 첫 번째 반복에서는 X_test 변수에 들어 있는 첫 번째 그림(correct 변수에 첫 번째 그림을 의미하는 0이 들어있으니까)을 가져옵니다.

하지만 이 그림은 각 데이터가 28×28의 형태가 아니라 각 데이터 한 줄로 늘어선 모습을 하고 있습니다. 우리가 처음에 데이터를 한 줄로 바꾸었기 때문이죠. 이 형태를 다시 28×28의 형태로 바꿔 주어야 하는데, 이때 사용하는 함수가 바로 reshape(28,28) 함수입니다. 그리고 그림을 회색조로 나타내기 위해 cmap='gray'를 입력합니다.

■ plt.title("Predicted {}, Class {}".format(predicted_classes[correct], y_test[correct]))

for문의 내부입니다. 그러므로 4칸을 띄우고 코드를 입력해야 합니다. 이는 그림 설명을 넣는 코드입니다. 예측한 값을 나타내기 위해 Predicted {(값이 들어가는 공간)}에 예측한 결괏값(predicted_classes[correct])을 넣습니다. 그리고 실제 값을 나타내고자 Class {(값이 들어가는 공간)}에 실제 값(y_test[correct])을 넣습니다. 이때 format 함수를 사용하여 값을 넣어줍니다.

■ plt.tight_layout( )

이제 for문을 빠져나와서 화면에 그림을 보여주기 위해 tight_layout 함수를 사용합니다.

실행 결과를 보면, 왼쪽 상단부터 첫 번째 이미지에 대한 예측 결과와 실제 값이 표시된 모습을 볼 수 있습니다. 첫 번째 이미지를 예측한 값(Predicted)은 7이고 실제 값(Class) 또한 7입니다. 두 번째 이미지 또한 예측한 값(Predicted)은 2이고, 실제 값(Class)도 2입니다.