怎么读取LABEL_MAP这个字典？

可以解读一下这段代码么？怎么读取LABEL_MAP这个字典？下面的读取方式正确么？

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 样本映射
LABEL_MAP = get('LABEL_MAP')#其实就两类样本，打开和关闭,以字典的方式获取了对应的一个list


#  'LABEL_MAP': [#标签的类别
#         "IsolatingSwitch_Open",
#         "IsolatingSwitch_Close",
#     # ]



def show_img(img, predict):#可视化真实结果img，与预测结果predict
    plt.figure()
    plt.title('predict: {}'.format(LABEL_MAP[predict_label]))  
    image_file, label = predict_dataset.data[idx]
    image = Image.open(image_file)
    plt.imshow(image)
    plt.show()



# 随机取样本展示
indexs = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19]

for idx in indexs:#遍历所有随机取的样本
    predict_label = np.argmax(result[0][idx])#取出预测结果，这里[0]啥意思？不理解
    # argmax有一个参数axis,默认是0
    # result[0][idx]返回啥？
    #"IsolatingSwitch_Open"或者"IsolatingSwitch_Close",其中之一？
    real_label = predict_dataset[idx][1]#取出真实结果
    show_img(real_label,predict_label )#可视化真实结果与预测结果
    print('样本ID：{}, 真实标签：{}, 预测值：{}'.format(idx, LABEL_MAP[real_label], LABEL_MAP[predict_label]))

按照字典名[键名]的方式读取