CIFAR10 npy文件

加载和处理 CIFAR10 数据集的 npy 文件
为了加载并处理 CIFAR10 的 .npy 文件，通常这些文件已经被预处理过并将图像数据保存为 NumPy 数组的形式。以下是具体的操作流程：
准备工作
确保安装了必要的 Python 库 numpy 和 matplotlib 来操作数组和可视化图像。
pip install numpy matplotlib
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加载 .npy 文件中的数据
使用 numpy.load() 方法可以直接从 .npy 文件中读取数据。假设有一个名为 cifar10_data.npy 的文件包含了 CIFAR10 图像的数据。
import numpy as np

data_path = 'path/to/cifar10_data.npy'
images = np.load(data_path)

print(f'Shape of the loaded data: {images.shape}')
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如果该 .npy 文件不仅包含图像还可能带有标签，则可能是两个独立的 .npy 文件分别存储图像 (X) 和对应的类别标签 (Y) 或者是一个单一文件内含字典形式的数据结构[^3]。
对于后者情况下的单个 .npy 文件（比如命名为 cifar10_dataset.npy），其内部结构如下所示：
dataset_dict = np.load('path/to/cifar10_dataset.npy', allow_pickle=True).item()
images = dataset_dict['data']
labels = dataset_dict['labels']

print(f'Data shape: {images.shape}, Labels length: {len(labels)}')
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这里需要注意的是，在某些情况下，.npy 文件内的图像数据是以扁平化的一维向量表示而不是三维张量 (height, width, channels) 形式；如果是这样的话，还需要额外一步来重塑每一张图片以便于后续处理或显示。
显示图像样本
一旦成功加载了图像数据之后，就可以利用 Matplotlib 展示其中的一些样例图象了。
import matplotlib.pyplot as plt

def show_images(images, labels=None, num_samples=9):
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(8, 8))

for i, ax in enumerate(axes.flat):
img = images[i].reshape((32, 32, 3)) # 假设原始尺寸是 32x32 RGB 图片

ax.imshow(img.astype(np.uint8), interpolation='nearest')

if labels is not None:
ax.set_title(f'Label: {labels[i]}')

ax.axis('off')

plt.show()

show_images(images[:9], labels[:9])
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上述代码片段展示了如何通过简单的函数调用来查看前九幅训练集中随机选取出来的彩色照片及其对应分类标签[^5]。