如何使用Python将两个MNIST手写数字图像在二维空间中叠加显示？

在Python中，可以使用matplotlib库来可视化MNIST数据集中的手写数字图像，并通过numpy处理图像数据进行叠加。以下是简单的步骤：

1. 首先，你需要安装所需的库，如果还没有的话：

pip install numpy matplotlib tensorflow (如果你还没安装)

2. 导入需要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist

3. 加载MNIST数据：

(x_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

4. 准备两个你想要叠加的数字的索引：

index_1 = 0  # 第一个数字的索引
index_2 = 5  # 第二个数字的索引

5. 调整图像大小，将其归一化到0-1之间，并转换为灰度图像：

img1 = x_train[index_1].reshape(28, 28) / 255.
img2 = x_train[index_2].reshape(28, 28) / 255.
img_gray = np.dstack([img1, img2]) * 0.5  # 叠加两个图像，这里设置每个像素点值为两图对应位置像素值的平均

6. 显示叠加后的图像：

plt.imshow(img_gray, cmap='gray')
plt.axis('off')  # 关掉坐标轴
plt.show()

这样就实现了两个MNIST图像在二维空间中的叠加显示。