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使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例
脚本专栏 2024/11/5 佚名
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NumPy

什么是NumPy

NumPy是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。主页为https://numpy.org/。

安装NumPy

使用pip工具来安装。

python -m pip install numpy

使用NumPy读取mnist数据

如果直接从网络上读取mnist数据，恭喜你，目前国内基本需要一个小时以上。所以建议预先下载mnist数据包。

工作环境

当前我的工作环境如下：Win10 + Anaconda。使用Spyder4做为IDE。Anaconda的安装可以参考我的blog。

将数据放置到指定目录

下图是我当前的工作目录环境，因此在C:\Users\sus20\.spyder-py3-dev目录下，建立子目录minist。如下图所示：

使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例

将下载好的四个gz文件拷贝到这个目录下，并将这四个gz文件解压。如下图所示：

使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例

使用NumPy读取MNIST

load_mnist 函数返回两个数组，第一个是一个 n * m 维的 NumPy array(images)，这里的 n 是样本行数，m 是特征列数。训练数据集包含 60,000 个样本，测试数据集包含 10,000 样本。

在 MNIST 数据集中的每张图片由 28 * 28 个像素点构成，每个像素点用一个灰度值表示。在这里，我们将 28 * 28 的像素展开为一个一维的行向量，这些行向量就是图片数组里的行（每行 784 个值, 或者说每行就是代表了一张图片）。

load_mnist 函数返回的第二个数组(labels) 包含了相应的目标变量，也就是手写数字的类标签（整数 0-9）。

import os
import struct
import numpy as np
 
def load_mnist(path, kind='train'):
  """Load MNIST data from `path`"""
  labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte'% kind)
  
  images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte'% kind)
  
  with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
    magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8))
    labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8)
  #读入magic是一个文件协议的描述,也是调用fromfile 方法将字节读入NumPy的array之前在文件缓冲中的item数(n). 
 
  with open(images_path, 'rb') as imgpath:
    magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))
    images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
  return images, labels
 
print(load_mnist("minst_data"))

运行代码，将得到如下图结果，说明我们已经正确的从本地读取MNIST数据集。

使用NumPy读取MNIST数据的实现代码示例

下一步，我们要开始使用TensorFlow读取MNIST数据集。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
NumPy读取MNIST数据,NumPy读取MNIST
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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