print('x_train的个数：',len(x_train)) print('测试数据的个数：',len(x_test)) print('数据的维数：',len(x_train[0])) a=[] for i in t_train: if i in a: continue else: a.append(i) print("类别数为：",len(a)) #显示为灰度图像。 for m in range(1,4): plt.subplot(1,3,m) b=np.reshape(x_train[m-1],(28,28)) gray_img=b plt.imshow(gray_img,cmap='gray')每行代码的解释

1. 打印训练数据集x_train的个数。
2. 打印测试数据集x_test的个数。
3. 打印数据维度，即每个数据样本的特征数。
4. 创建一个空列表a，用于存储训练数据集中的类别。
5. 遍历训练数据集的标签t_train，如果该标签已在列表a中，则跳过，否则将其添加到列表a中。
6. 打印训练数据集中的类别数，即列表a的长度。
7. 对前三个训练数据样本进行可视化。
8. 在一个1x3的子图中，绘制第m个子图，其中m从1到3。
9. 将x_train中第(m-1)个样本按照28x28的形状进行重塑，并存储在b中。
10. 将b作为灰度图像进行显示。

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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。

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y): n_symbols = len(index_dict) + 1 # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1 embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0 for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量 embedding_weights[index, :] = word_vectors[word] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2) y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3) y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3) # print x_train.shape,y_train.shape return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test

这段代码主要是用于将原始的文本数据转换成神经网络训练所需的格式，其中包括了以下几个步骤：

1. 统计所有单词的个数，并为每个单词分配一个索引，其中频数小于10的单词的索引为0，加1是因为要为索引为0的单词初始化一个全0的词向量。

2. 根据单词和其对应的词向量，初始化一个n_symbols x vocab_dim的矩阵，其中n_symbols为所有单词的索引数，vocab_dim为词向量的维度。

3. 将文本数据和对应的标签划分为训练集和测试集，同时将标签转换为one-hot编码的形式。

4. 返回n_symbols、embedding_weights、x_train、y_train、x_test、y_test这些变量，其中x_train和x_test是经过转换后的文本数据，y_train和y_test是对应的标签。