mnist数据集读取与显示
时间: 2023-07-21 12:32:28 浏览: 60
好的,我可以帮你解答这个问题。
MNIST数据集是一个手写数字识别数据集,由于其简单易用,常常被用来作为深度学习的入门练手数据集。
以下是读取MNIST数据集并显示其中一些样本的代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 显示其中的一些样本
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 5))
axes = axes.ravel()
for i in range(10):
axes[i].imshow(train_images[i], cmap='gray')
axes[i].set_title(train_labels[i])
axes[i].axis('off')
plt.show()
```
首先,我们使用`mnist.load_data()`函数加载MNIST数据集,其中`train_images`和`train_labels`是训练集的图片和标签,`test_images`和`test_labels`是测试集的图片和标签。
然后,我们使用`matplotlib`库来显示其中的一些样本。`plt.subplots()`函数用于创建一个包含2行5列的子图表格,`axes.ravel()`将其展平为一维数组,方便遍历。在循环中,我们使用`imshow()`函数显示图片,使用`set_title()`函数设置标题为对应的标签,使用`axis()`函数关闭坐标轴。
最后,我们使用`plt.show()`函数显示图像。
希望这个例子能帮助你更好地理解MNIST数据集的读取和显示。