tensorflowコードの意味を教えて下さい

Question

下記tensorflowコードは乱数でデータを発生させた後、80％をトレーニングセット、20％をテストセットのデータに取り分けたものです。テストセットのデータ量が少なくなりすぎないように、データを分ける前の40倍のデータを発生させてます。

質問1：一行目はmu0に[10, 11]を格納していると予測できるのですが、乱数を発生させた上で[10, 11]を格納するとはどういう意味でしょうか？またこのコードで乱数を発生させているというのはmultivariate_normal()によるものでしょうか？

質問2：四行目df0['t'] = 0は何を意味していますか？

質問3：11、12、13行目のコードが何を意味しているのでしょうか？

よろしくお願いします

n0, mu0, variance0 = 800, [10, 11], 20
data0 = multivariate_normal(mu0, np.eye(2)*variance0 ,n0)
df0 = DataFrame(data0, columns=['x','y'])
df0['t'] = 0

n1, mu1, variance1 = 600, [18, 20], 22
data1 = multivariate_normal(mu1, np.eye(2)*variance1 ,n1)
df1 = DataFrame(data1, columns=['x','y'])
df1['t'] = 1

df = pd.concat([df0, df1], ignore_index=True)
df.reindex(permutation(df.index)).reset_index(drop=True)

num_data = int(len(df)*0.8)
train_set = df[:num_data]
test_set = df[num_data:]

Answer 1

あなたの書いたソースコードなのであれば、何を意図しているかはあなたにしか分かりませんので推測できる範囲で回答します。

乱数を発生させた上で[10, 11]を格納するとはどういう意味でしょうか？

順番が違います。mu0に格納した後にmultivariate_normal関数の引数として渡しています。

またこのコードで乱数を発生させているというのはmultivariate_normal()によるものでしょうか？

multivariate_normal関数がnumpy.random.multivariate_normalを指しているのであれば、おそらくそうです。

df0['t'] = 0は何を意味していますか？

DataFrameのt列に0をセットしています。詳しくはDataFrame 入門などで検索し確認ください。

11、12、13行目のコードが何を意味しているのでしょうか？

まさに質問本文に記載している80％をトレーニングセット、20％をテストセットのデータに取り分けなのではないのですか？

そもそも質問本文のソースの意味が分からないのであれば、以下のページが参考になるかもしれません。
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門備忘録【第２章】

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以下、質問本文とは直接は関係ありませんし厳しい意見となりますが、一読されれば幸いです。

ディープラーニングの学習には、行列、統計などある程度の数学の基礎知識が必要です。
さらにtensorflowを利用するのであれば、tensorflowはもちろんPython、Pandasなどの扱いに慣れる必要があります。
ネット上で学べる基礎的なチュートリアルや書籍はいくつもありますが、それをただ一度読んだり実行しただけではおそらく身に付きません。
分からないことが出てきたら、もう一度わかるところに戻って復習してください。
理解しないまま学習を進めても時間の浪費にしかなりません。基礎が大事です。

さらに、DataFrameをはじめとする周辺技術などは、個別に調べて身に着ける必要があります。（でないと応用ができません）