dataDict=json.load(data)

这是一个将 JSON 格式转换为 Python 字典的操作，其中 `json.load()` 函数可以将 JSON 格式的数据读取为 Python 对象。在这个例子中，`data` 是一个 JSON 格式的数据，通过 `json.load()` 函数将其转换为 Python 字典并赋值给 `dataDict` 变量。

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def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f) X = datadict['data'] Y = datadict['labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0,2,3,1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y显示'ascii' codec can't decode byte 0x8b in position 6: ordinal not in range(128)

这段代码是用来加载CIFAR-10数据集的一个batch。具体来说，它打开一个二进制文件，读取其中的数据和标签，并对数据进行reshape和转置操作，最后返回数据和标签的numpy数组。其中的pickle.load()函数是Python标准库中的一个模块，用于将Python对象序列化为字节流，以便于存储或传输，而load_CIFAR_batch()函数则使用了这个模块来加载一个二进制文件中的数据。显示的错误信息可能是因为该文件不是一个合法的二进制文件。

# from scipy.misc import imread def load_CIFAR_batch(filename): """ load single batch of cifar """ with open(filename, 'rb') as f: datadict = pickle.load(f, encoding='bytes') X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels'] X = X.reshape(10000, 3, 32, 32).transpose(0, 2, 3, 1).astype("float") Y = np.array(Y) return X, Y

这段代码是载入 CIFAR 数据集的一个 batch 的数据，并且返回图片和标签的 numpy 数组。具体来说，这个函数读取一个 CIFAR 数据集的 batch 文件，然后将其中的图片和标签存储到 X 和 Y 变量中，分别表示图片和标签的 numpy 数组。在读取图片数据之后，这个函数还会对图片数据进行 reshape 和 transpose 操作，将其从原本的 (10000, 3072) 的形状转换为 (10000, 32, 32, 3) 的形状，方便后续处理和分析。最后，这个函数返回图片和标签的 numpy 数组。