plt.imshow(train_images[0], cmap='gray')
时间: 2023-05-23 11:03:40 浏览: 183
这是一行 Python 代码,用于显示灰度图像。plt.imshow() 是 Matplotlib 库中用于绘制图像的函数。train_images[0] 可能是一个灰度图像的数据数组。cmap='gray' 指定了颜色映射为灰度。
相关问题
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])这段代码中怎么使得label输出的字体变小
你可以在 `set_title` 中设置 `fontsize` 参数来调整标签的字体大小,例如:
```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]), fontsize=8)
plt.show()
# 可视化前100张训练集图片
visualize_images(train_features[:100], train_labels[:100])
```
以上代码中,`fontsize=8` 表示设置字体大小为 8。你可以根据需要调整这个值。
for i in range(5): client_dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(train_images)) client_dataset = dataset.batch(batch_size=50) plot_data = collections.defaultdict(list) for example in client_dataset: plot_data[example['label'].numpy()].append(example['pixels'].numpy()) f = plt.figure(i, figsize=(12, 5)) f.suptitle("Client #{}'s Mean Image Per Label".format(i)) for j in range(10): mean_img = np.mean(plot_data[j], 0) plt.subplot(2, 5, j+1) plt.imshow(mean_img.reshape((28, 28))) plt.axis('off')运行该行代码时出现unhashable type: 'numpy.ndarray'错误该如何修改
数据集 {}".format(i)) for j in range(10): ax = f.add_subplot(2, 5, j+1) pixels = plot_data[j][0][0] pixels = np.array(pixels, dtype='uint8') reshaped_pixels = pixels.reshape((28, 28)) ax.imshow(reshaped_pixels, cmap='gray')
这段代码是一个循环,用于生成5个客户端数据集,每个数据集包含打乱顺序的训练图像,以及一个批次大小为50的图像批次。对于每个数据集,该代码会将类别标签和像素值存储在一个字典中,然后将这些值用于绘制一组10个子图像,分别表示10个不同的手写数字。在生成的每个图像中,每个数字将呈现为灰度图像。
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