mnist可视化

最近在研究GAN，数据集采用的是mnist数据集，为了将生成的图片与原数据进行对比，需要将mnist数据集可视化，具体代码如下，每张图片有5*5个手写数字图片。

from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
(X_train,_),(_,_)=mnist.load_data()
# X_train.shape=(60000,28,28)r,c=5,5
w,h=28,28
batch=r*c
totalNum=X_train.shape[0]
fig,axs=plt.subplots(r,c)
for i in range(0,totalNum,batch):print("Print %d figure"%i)cur=X_train[i:i+batch]cnt=0for j in range(r):for k in range(c):axs[j,k].imshow(cur[cnt].reshape(w,h),cmap='gray')axs[j,k].axis('off')cnt+=1fig.savefig("images/mnist_%d.jpg" % i)

采用keras加载mnist数据集，效果如下：

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