加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取,请帮我实现mnist数据集的可视化前100张图片代码
时间: 2023-12-24 10:11:59 浏览: 26
好的,可以使用matplotlib库中的subplot函数来实现mnist数据集前100张图片的可视化,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 加载数据集
train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')
# 提取特征和标签
train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0]
test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]
# 可视化前100张图片
def visualize_images(features, labels):
fig, axs = plt.subplots(10, 10, figsize=(10, 10))
for i in range(10):
for j in range(10):
axs[i, j].imshow(np.array(features.iloc[i * 10 + j]).reshape(28, 28), cmap='gray')
axs[i, j].axis('off')
axs[i, j].set_title('Label: {}'.format(labels.iloc[i * 10 + j]))
plt.show()
# 可视化前100张训练集图片
visualize_images(train_features[:100], train_labels[:100])
```
以上代码会将训练集前100张图片可视化出来,你可以根据需要修改数量来可视化其他图片。