numpy读取数组测试集
时间: 2023-10-13 09:32:33 浏览: 48
如果测试集是以numpy数组的形式存在,那么可以直接使用numpy.load()函数读取数组。以下是一个示例代码:
``` python
import numpy as np
# 读取测试集数组文件
test_data = np.load('test_data.npy')
# 打印测试集数据
print(test_data)
```
在上面的代码中,我们使用了numpy.load()函数来读取名为test_data.npy的测试集数组文件。读取完成后,我们将测试集数据存储在名为test_data的numpy数组中,并使用print语句打印出来。
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pytorch手写体识别使用numpy读取数据代码
下面是使用 NumPy 读取 MNIST 手写数字数据集并进行预处理的示例代码:
```python
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
# 读取数据集
def load_data(path):
with open(path, 'rb') as f:
data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)
return data.reshape(-1, 28*28)
# 加载数据集
train_data = load_data('mnist/train-images.idx3-ubyte')
train_labels = load_data('mnist/train-labels.idx1-ubyte')
test_data = load_data('mnist/t10k-images.idx3-ubyte')
test_labels = load_data('mnist/t10k-labels.idx1-ubyte')
# 预处理数据
train_data = train_data / 255.0
test_data = test_data / 255.0
train_data = torch.from_numpy(train_data).float()
train_labels = torch.from_numpy(train_labels).long()
test_data = torch.from_numpy(test_data).float()
test_labels = torch.from_numpy(test_labels).long()
# 构建数据集和数据加载器
train_dataset = TensorDataset(train_data, train_labels)
test_dataset = TensorDataset(test_data, test_labels)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)
```
在这个示例代码中,我们首先定义了一个 `load_data` 函数,用于读取 MNIST 数据集文件,并将数据转换为 NumPy 数组形式。然后,我们将数据集进行预处理,包括归一化和转换为 PyTorch 的 Tensor 对象。最后,我们使用 PyTorch 的 `TensorDataset` 和 `DataLoader` 类构建了训练集和测试集的数据集和数据加载器,方便后续进行模型训练和测试。
mnist数据集读取与显示用numpy
读取MNIST数据集可以使用Python的`numpy`和`gzip`库。以下是一个读取MNIST数据集的示例代码:
```python
import numpy as np
import gzip
def load_mnist(path, kind='train'):
"""Load MNIST data from `path`"""
labels_path = f'{path}/{kind}-labels-idx1-ubyte.gz'
images_path = f'{path}/{kind}-images-idx3-ubyte.gz'
with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath:
labels = np.frombuffer(lbpath.read(), dtype=np.uint8, offset=8)
with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
images = np.frombuffer(imgpath.read(), dtype=np.uint8, offset=16).reshape(len(labels), 784)
return images, labels
```
其中,`path`是MNIST数据集在本地的目录,`kind`是数据集的类型(训练集或测试集)。该函数返回两个`numpy`数组,分别是图像数据和标签数据。
要显示MNIST图像,可以使用`matplotlib`库。以下是一个将MNIST图像显示为灰度图像的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_mnist(images, labels):
"""Plot MNIST images"""
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
axs = axs.flatten()
for i in range(10):
img = images[labels == i][0].reshape(28, 28)
axs[i].imshow(img, cmap='gray')
axs[i].set_title(str(i))
axs[i].axis('off')
plt.show()
```
该函数将MNIST图像绘制为一个2行5列的子图,每个子图显示一个数字。可以使用以下代码调用函数并显示MNIST图像:
```python
images, labels = load_mnist('path/to/mnist', kind='train')
plot_mnist(images, labels)
```