使用MLdatasets的MNIST
时间: 2023-05-31 16:04:25 浏览: 53
MNIST是一个手写数字图像数据集,由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像,表示从0到9的一个数字。MNIST数据集广泛用于机器学习算法的测试和评估。
下面是一个使用MLdatasets中的MNIST数据集的示例代码:
```python
import MLdatasets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载MNIST数据集
train_images, train_labels, test_images, test_labels = MLdatasets.MNIST.load_data()
# 显示第一张训练图像和标签
plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
plt.title("Label: {}".format(train_labels[0]))
plt.show()
# 将图像展开成一维向量
train_images = np.reshape(train_images, (train_images.shape[0], -1))
test_images = np.reshape(test_images, (test_images.shape[0], -1))
# 对图像像素进行归一化
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
```
在上面的代码中,首先使用MLdatasets中的MNIST.load_data()函数加载MNIST数据集。然后,使用matplotlib库中的imshow函数显示第一张训练图像和对应的标签。接着,将图像展开成一维向量,并对像素值进行归一化处理,以便后续的机器学习算法能够更好地处理数据。
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