X = datadict[b'data'] Y = datadict[b'labels']为什么要加b
时间: 2024-04-04 14:33:28 浏览: 60
在Python中,以'b'开头的字符串是指bytes类型,而不是普通的字符串类型。在这里,datadict是通过pickle模块读取的一个二进制文件中的数据,并被解析为一个Python字典对象。而字典的键和值都是以bytes类型存储的。因此,为了访问这些键和值,我们需要使用bytes类型的索引,即在键名和值前面加上b来表示是bytes类型的数据。这样做是因为Python3中,字符串和bytes类型是严格区分的,这样做可以避免类型错误。
相关问题
# 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。
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。
阅读全文