MNIST Python 数据集教程

MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中非常著名的数据集，它包含了大量的手写数字图片。在这个教程中，我们将介绍如何使用 Python 来加载和操作 MNIST 数据集。

安装必要的库

在开始之前，请确保你已经安装了以下库：

  • tensorflow 或 keras
  • numpy

你可以使用以下命令来安装：

pip install tensorflow numpy

或者

pip install keras numpy

加载数据集

使用 keras 库可以非常方便地加载 MNIST 数据集：

from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

这里，train_images 和 train_labels 是训练数据集的图片和标签，test_images 和 test_labels 是测试数据集的图片和标签。

数据预处理

在开始训练模型之前，我们需要对数据进行一些预处理：


train_images = train_images.astype('float32') / 255
test_images = test_images.astype('float32') / 255

# 将标签转换为 one-hot 编码
from keras.utils import to_categorical
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

查看数据集

为了更好地理解数据集，我们可以查看一些样本图片：

import matplotlib.pyplot as plt

# 随机选择一个训练样本
index = 0
plt.imshow(train_images[index], cmap='gray')
plt.title('Label: ' + str(train_labels[index][0]))
plt.show()

MNIST 数据集样本

更多关于 MNIST 数据集的介绍，可以查看这里。

以上是关于 MNIST Python 数据集的基本教程。希望这个教程能帮助你入门 MNIST 数据集的使用。如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请访问我们的论坛进行讨论。