如何在jupyter notebook导入 cifar10 数据库
时间: 2023-08-31 10:08:29 浏览: 149
可以使用以下代码在 Jupyter Notebook 中导入 cifar10 数据库:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
```
这将从 TensorFlow 的 Keras API 中导入 cifar10 数据集,并将其分成训练集和测试集。训练集包含 50000 张彩色图像,测试集包含 10000 张彩色图像。每个图像的大小为 32x32 像素,分为十个类别。其中 x_train 和 x_test 是图像的 numpy 数组,y_train 和 y_test 是相应的标签数组。您可以使用这些数据来训练和测试您的机器学习模型。
相关问题
如何在jupyter notebook下载 cifar10 数据库
您可以使用以下代码在 Jupyter Notebook 中下载 CIFAR-10 数据集:
```python
import urllib.request
import os
url = "https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz"
filepath = "./cifar-10-python.tar.gz"
if not os.path.isfile(filepath):
print("Downloading CIFAR-10 dataset...")
urllib.request.urlretrieve(url, filepath)
print("Download complete.")
else:
print("CIFAR-10 dataset already downloaded.")
```
该代码将从指定的 URL 下载 CIFAR-10 数据集并保存到当前工作目录中。如果数据集已经下载,则代码将跳过下载步骤。
在jupyter notebook 中如何导入数据库文件并用pyecharts绘制
在Jupyter Notebook中导入数据库文件并用pyecharts绘制,需要进行以下步骤:
1. 安装必要的库
首先需要安装pandas、pymysql和pyecharts库。可以使用以下命令进行安装:
```python
!pip install pandas
!pip install pymysql
!pip install pyecharts
```
2. 连接数据库
使用以下代码连接数据库:
```python
import pymysql
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,
user='root', passwd='password', db='testdb')
```
需要将host、port、user、passwd和db参数替换为自己的数据库连接信息。
3. 查询数据
使用pandas的read_sql函数查询数据,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_sql('select * from table_name', con=conn)
```
需要将table_name替换为自己的表名。
4. 绘制图表
使用pyecharts绘制图表,例如:
```python
from pyecharts import Bar
bar = Bar('柱状图', width=800, height=400)
bar.add('数据', df['x'], df['y'])
bar.render_notebook()
```
其中,df['x']和df['y']分别为查询到的数据中的x和y列。
5. 关闭连接
最后需要关闭数据库连接,使用以下代码:
```python
conn.close()
```
完整代码如下:
```python
import pymysql
import pandas as pd
from pyecharts import Bar
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306,
user='root', passwd='password', db='testdb')
df = pd.read_sql('select * from table_name', con=conn)
bar = Bar('柱状图', width=800, height=400)
bar.add('数据', df['x'], df['y'])
bar.render_notebook()
conn.close()
```
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