Oi Igor! Tudo bem com você? Espero que sim!
Primeiro, peço desculpas pela demora em te trazer uma resposta.
Pela documentação foi possível entender que a variável identificacoes_treino é um array com as respostas referentes ao conjunto imagens_treino, que contém de 60.000 conjuntos de vários valores numerados de 0 a 9. Cada um desses números representam um tipo de roupa definido pela tabela abaixo:
| Rótulo | Descrição |
|---|
| 0 | Camiseta |
| 1 | Calça |
| 2 | Pullover |
| 3 | Vestido |
| 4 | Casaco |
| 5 | Sandália |
| 6 | Camisa |
| 7 | Tênis |
| 8 | Bolsa |
| 9 | Bota |
Por isso que, ao montar a lista nomes_de_classificacoes, a professora seguiu a mesma ordem de roupas, pois essa é a ordem de vestimentas adotada pelo próprio Keras.
No código que você destacou percebemos que primeiro é executado identificacoes_treino[imagem] esse código vai dar o retorno dos 10 primeiros valores do array identificacoes_treino que podem ser observados abaixo:
lista_de_dez_valores = []
for imagem in range(10):
lista_de_dez_valores.append(identificacoes_treino[imagem])
print(lista_de_dez_valores)
# resultado:
[9, 0, 0, 3, 0, 2, 7, 2, 5, 5]
Analisando o resultado obtido e os dados da tabela acima, é possível identificar cada modelo de vestimenta que os dez primeiros valores de identificacoes_treino estão referenciando: Bota, Camiseta, Camiseta, Vestido, Camiseta, Pullover, Tênis, Pullover, Sandália e Sandália.
Depois disso, temos a segunda parte da execução com nomes_de_classificacoes[identificacoes_treino[imagem]] que, os valores gerados de identificacoes_treino[imagem], ou seja, números de 0 a 9, servem como índices para os dados da lista nomes_de_classificacoes e como a lista está corretamente ordenada de acordo com a documentação do Keras, o título de cada plot é corretamente definido como o nome de cada peça de roupa.
Eu espero ter te ajudado! Se surgir outra dúvida estarei disposta a ajudar ;-)
Bons estudos!
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