代碼

import numpy as np import struct from scipy.misc import imsave from PIL import Image''' mnist數據格式 '''def loadImageSet(filename):# 讀取二進制文件binfile = open(filename, 'rb')buffers = binfile.read()# 取前4個整數，返回一個元組head = struct.unpack_from('>IIII', buffers, 0)magicNum = head[0]imgNum = head[1]width = head[2]height = head[3]# 取data數據，返回一個元組offset = struct.calcsize('>IIII') # 定位到data開始的位置bits = imgNum * width * height # data一共有60000*28*28個像素值bitsString = '>' + str(bits) + 'B' # fmt格式：'>47040000B'imgs = struct.unpack_from(bitsString, buffers, offset)binfile.close()# imgs = np.reshape(imgs, [imgNum, width * height]) # reshape為[60000,784]型數組imgs = np.array(imgs).astype(np.uint8).reshape(imgNum, 1, width, height)return imgs, headif __name__=="__main__":file1 = './mnist/train-images.idx3-ubyte'imgs, data_head = loadImageSet(file1)#測試，輸出第一張圖，沒有用for導出全部圖像img = Image.fromarray(imgs[1, 0, 0:28, 0:28])img.save("mnist.jpg")mnist.jpg

超強干貨來襲 云風專訪：近40年碼齡，通宵達旦的技術人生

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MNIST数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。