MINIST数据集读取

本文将直接以代码形式展示，句释已给出：

import os
import struct
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdata_path = r'D:\Data\minist/'def Minst_Load(path, kind='train'):"""Load MNIST data from `path`"""images_path = os.path.join(path, '{}-images.idx3-ubyte'.format(kind))labels_path = os.path.join(path, '{}-labels.idx1-ubyte'.format(kind))with open(labels_path, 'rb') as lbpath:magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8))labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8)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# images: n x m, n is number of samples, m is 784 pixels# labels: n
features, labels = Minst_Load(data_path)  # features: (60000, 784), labels: (60000,)
# np.savetxt('train_img.csv', features, fmt='%i', delimiter=',')     convert numpy array to csv file
# features = np.genfromtxt('train_img.csv', dtype=int, delimiter=',')   read csv file into numpy array# Show
x_train, y_train = [], labels
for i in range(len(features)):x_train.append(np.reshape(features[i], (28, 28)))
x_train = np.array(x_train)plt.imshow(x_train[111], cmap='gray')  # Grayscale
plt.show()
print(y_train[111])

弄清格式后，代码可直接使用，不必弄清每一步。

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