JupyterLab中如何显示数据集的前几幅图片？

在JupyterLab中，为了展示MNIST数据集的前几幅图片，你需要先加载数据，并将图像从灰度转为RGB（如果原图是黑白的），然后利用matplotlib库进行显示。这里是一段示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 加载已保存的numpy数组
data = np.load('mnist_data.npz')

# 提取图像数据
x_train = data['train_images']

# 取出前几幅图片的索引（比如取前10幅）
indices = list(range(10))

# 将灰度图像转换为RGB，因为matplotlib默认显示为彩色
images = x_train[indices].reshape(-1, 28, 28, 1) * 255
images = images.repeat(3, axis=-1)

# 显示图片
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=5, figsize=(10, 4))
for i, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.imshow(images[i], cmap='gray')
    ax.set_title("Label: {}".format(y_train[indices[i]]))
    ax.axis('off')

plt.show()

这段代码会创建一个2行5列的小网格，显示训练集中的前10幅图片及其对应的标签。