MNIST数据集的可视化

MNIST数据集是一个常用的手写数字图像数据库，它包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素灰度图像，用于识别0到9这十个数字。如果你想直观地可视化这些数据，你可以这样做：

1. **单个图像展示**：可以选取一张样本图片，将其显示出来，通过图像处理库如Python的`matplotlib`或`PIL`，将灰度图像转换成彩色，并调整大小以便于查看。

import matplotlib.pyplot as plt
from mnist import load_dataset

# 加载一幅图片并显示
images, labels = load_dataset() # 假设load_dataset()函数已经导入了MNIST数据
plt.imshow(images[0], cmap='gray')
plt.show()

2. **分布可视化**：展示每个数字类别在数据集中出现的频率可以用直方图表示。

digit_counts = [sum(labels == i) for i in range(10)]
plt.bar(range(10), digit_counts)
plt.xlabel('Digit')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Distribution of MNIST digits')
plt.show()

3. **网格化展示**：可以创建一个包含多个图像的小网格来快速预览多样化的手写数字。

fig, axs = plt.subplots(nrows=4, ncols=5, figsize=(10, 6))
for ax, (image, label) in zip(axs.flat, zip(images[:20], labels[:20])):
    ax.imshow(image, cmap='gray')
    ax.set_title(f'Digit {label}')
    ax.axis('off')
plt.show()