import math import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from 人工智能导引和程序设计课程资料.人工智能导引和程序设计课程资料.code.mnist import load_mnist def get_data(): (x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(normalize=True, flatten=True, one_hot_label=False) return x_train,t_train,x_test, t_test x_train,t_train,x_test, t_test = get_data() ''' 1. 输出训练数据x_train的个数，测试数据的个数，数据的维数，以及输出类别数。 ''' print(len(x_train)) print(len(x_test)) print(x_test.shape[0]) print(x_test.shape[1]) redic1={} for i in t_test: redic1[i]=redic1.get(i,0)+1 print(len(redic1)) ''' 2.将前面三个训练样本x_train[0]，x_train[1]，x_train[2]转换为图像（大小为28*28），并显示为灰度图像。 ''' for i in range(3): img = x_train[i] img= img.reshape(28, 28) plt.imshow(img,cmap="gray") plt.show()

这段代码实现了以下几个功能：
1. 加载 MNIST 数据集，并输出训练数据和测试数据的个数，数据的维数以及输出类别数；
2. 将前三个训练样本转换成 28x28 的图像，并以灰度图像的形式显示出来。

具体的解释可以参考代码注释。不过需要注意的是，代码中的数据集加载是依赖于 `人工智能导引和程序设计课程资料` 这个包的，如果您要运行该代码，请确保已经正确安装了该包并且将数据集文件放在了正确的位置。

相关问题

``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider ```

这段代码导入了常用的几个库，用于在Python中进行数值计算、数据可视化以及交互式绘图。以下是针对这个代码块的优化建议和优化后的代码：

1. **导入**：为了使代码更简洁，我们可以将导入语句合并到一行：

   import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, from matplotlib.widgets import Slider

2. **推荐实践**：为了提高可读性和减少代码行数，可以使用`as`关键字给模块和函数别名，例如：

   plt = plt.figure()  # 创建一个默认的图形对象
   ax = plt.subplots()
   slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03])  # 添加滑动条的位置

3. **命名变量**：如果后续代码中有特定作用域的变量，应明确命名，比如 `fig`, `ax`, 和 `slider`。

4. **创建滑动条**：直接调用`Slider`时，需要传入参数来指定其位置和范围等信息。这应该放在适当的地方，比如在添加滑动条到轴上之后。

优化后的代码如下：

import numpy as np, matplotlib.pyplot as plt, from matplotlib.widgets import Slider

# 创建一个默认的图形对象
plt = plt.figure()

# 添加一个子图
ax = plt.subplots()

# 在图上添加滑动条区域
slider_ax = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor='lightgoldenrodyellow')

# 具体滑动条创建和绑定事件的方法需根据实际需求编写，这里省略

在实际应用中，滑动条的创建会包含更多的细节，如设置标签、回调函数等，但这段简化版的代码给出了创建滑动条的基本结构。如果你能提供更详细的需求，我可以给出完整的示例。

import imutils import time import cv2 import numpy as np from kalman import * import matplotlib.pyplot as plt

您好！您的代码看起来是在使用Python编写一个计算机视觉相关的程序。根据您的代码，您可能需要安装一些额外的库来运行它。在Ubuntu上进行Python编程，可以按照以下步骤安装和配置所需的库：

1. 安装pip：打开终端，输入以下命令安装pip（Python包管理工具）：

   sudo apt-get install python-pip

2. 安装所需的库：根据您的代码，您可能需要安装以下库：imutils、OpenCV、numpy和matplotlib。

   pip install imutils
   pip install opencv-python
   pip install numpy
   pip install matplotlib

3. 验证安装：运行以下命令验证库是否成功安装：

   python -c "import imutils; import cv2; import numpy; import matplotlib"

如果没有报错，说明库已成功安装。

请注意，这只是安装所需库的基本步骤。根据您的具体环境和需求，可能需要进行其他配置或安装其他依赖项。希望这可以帮助您在Ubuntu上进行Python编程！