mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target some_digit = X[1]为什么会报错说key error

根据你提供的代码，可能是因为您没有导入fetch_openml函数。请确保您已经从sklearn.datasets导入fetch_openml函数。此外，如果仍然出现KeyError，请检查您的数据是否已正确下载并加载到变量mnist中。您可以尝试使用以下代码来加载数据：

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
some_digit = X[1]

请注意，some_digit现在将是一个包含784个像素值的一维数组，而不是图像本身。如果您想将其转换回图像，请使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)
plt.imshow(some_digit_image, cmap="binary")
plt.axis("off")
plt.show()

相关问题

sklearn的mnist_784数据集可视化代码

### 回答1：
下面是用 matplotlib 库可视化 sklearn 的 mnist_784 数据集的代码示例:

from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 选取一张图片进行可视化
some_digit = X[0]
some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)

plt.imshow(some_digit_image, cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

注意，这里的mnist是一个字典类型，X是图片的数组，y是标签的数组。
这里只是取了数据集里的第一张图片来可视化，可以使用循环取出数据集里的所有图片来进行可视化。

### 回答2：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')

# 获取图像和标签数据
X = mnist.data
y = mnist.target

# 随机选择几张图像进行可视化展示
n_samples = 5
random_index = np.random.randint(0, len(X), n_samples)

# 创建子图，按行列数排列
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=n_samples, figsize=(10, 3))

# 遍历选取的图像索引
for i, ax in enumerate(axes):
# 获取图像数据和对应标签
image = X[random_index[i]].reshape(28, 28)
label = y[random_index[i]]

# 展示图像
ax.imshow(image, cmap='gray')
ax.set_title(f"Label: {label}")
ax.axis('off')

# 展示图像
plt.tight_layout()
plt.show()

### 回答3：
sklearn的mnist_784数据集是一个经典的手写数字识别数据集，包含了来自0到9的70,000个手写数字图片，每个图片的尺寸为28x28像素。为了可视化这个数据集，可以使用Python中的matplotlib库。

首先，我们需要导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import fetch_openml

接下来，我们可以通过调用`fetch_openml`函数来加载mnist_784数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784')

然后，我们可以使用`data`属性获取所有的图片数据，使用`target`属性获取对应的标签数据：

images = mnist['data']
labels = mnist['target']

为了可视化其中的一个图片，我们可以使用`imshow`函数：

plt.imshow(images[i].reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.title('Label: ' + labels[i])
plt.show()

其中，`i`代表要可视化的图片索引。通过`reshape(28, 28)`，我们将一维的图片数据转换为二维的矩阵。`cmap='gray'`用于指定颜色映射为灰度图。

如果我们想要可视化多个图片，我们可以使用`subplot`函数将多个图片排列在一个图中：

num_images = 10  # 可视化的图片数量
fig, axes = plt.subplots(1, num_images, figsize=(20, 4))

for i in range(num_images):
    axes[i].imshow(images[i].reshape(28, 28), cmap='gray')
    axes[i].set_title('Label: ' + labels[i])

plt.show()

通过指定`num_images`，我们可以设置可视化的图片数量。`figsize=(20, 4)`用于设置整个图的尺寸。使用循环来可视化多个图片，并为每个图片添加对应的标签。

这样，我们就可以使用上述的代码对sklearn的mnist_784数据集进行可视化。

导入MNIST数据集，首先把矩阵灰度图像输入转化为向量输入。针对“0”和“1”这两一类各自前1000个训练样本组成的样本集合（共2000个样本），绘制“0”“1”两类样本混合的“本征数字”。依次计算前N个PC分量的累计方差占比（N=1,2,3，…,100），只保留达到85%累计方差占比的前K个PC，把每个样本逆变换到原始输入向量空间（提示：利用PCA()函数的inverse_transform方法），得到“降维重构”的样本。计算原始向量空间中这些“降维重构”样本的均值向量，然后变换为矩阵，用灰度图像显示。以上内容的python代码是什么

以下是Python代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 导入MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X = mnist.data.astype('float64')
y = mnist.target.astype('int64')

# 将矩阵灰度图像输入转化为向量输入
X = X / 255.0

# 选取“0”和“1”两类各自前1000个训练样本组成的样本集合
X_01 = X[(y == 0) | (y == 1)]
y_01 = y[(y == 0) | (y == 1)]

# 绘制“0”“1”两类样本混合的“本征数字”
pca = PCA()
pca.fit(X_01)
eigen_digits = pca.components_.reshape((2, 28, 28))

fig, axs = plt.subplots(2, 10, figsize=(10,2.5))
for i in range(2):
    for j in range(10):
        axs[i,j].imshow(eigen_digits[i].reshape(28, 28), cmap='gray')
        axs[i,j].axis('off')
plt.show()

# 计算前N个PC分量的累计方差占比，只保留达到85%累计方差占比的前K个PC
cumulative_variance_ratio = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)
K = np.argmax(cumulative_variance_ratio >= 0.85) + 1

# 逆变换得到“降维重构”的样本
pca = PCA(n_components=K)
X_01_reduced = pca.fit_transform(X_01)
X_01_reconstructed = pca.inverse_transform(X_01_reduced)

# 计算原始向量空间中这些“降维重构”样本的均值向量
mean_digit = np.mean(X_01_reconstructed, axis=0)

# 变换为矩阵，用灰度图像显示
plt.imshow(mean_digit.reshape(28, 28), cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()