从官方网站下载的资料：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html 即下边的四个文件

先导包

import os        # 处理操作系统相关的包
import os.path   # 处理路径相关的包
import urllib    # 处理网络请求相关的包
import gzip      # 处理压缩文件相关的包
import shutil    # 调用命令行（sh）工具（util）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

if not os.path.exists('mnist'): # 如果没有此文件则创建，如果有则跳过os.mkdir("mnist")def download_and_gzip(name):if not os.path.exists(name+'.gz'):# python3 可直接使用urllib.urlretrieve 下载文件urllib.urlretrieve('http://yann.lecun.com/exdb/'+name+'.gz',name+'.gz')if not os.path.exists(name):# 将文件解压后写入到对应的目录下 with gzip.open(name+'.gz',"rb") as f_in, open(name,'wb') as f_out:shutil.copyfileobj(f_in,f_out)
download_and_gzip("mnist/train-images-idx3-ubyte")
download_and_gzip('mnist/train-labels-idx1-ubyte')
download_and_gzip('mnist/t10k-images-idx3-ubyte')
download_and_gzip("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte")# 读数据
loaded = np.fromfile("mnist/train-images-idx3-ubyte",dtype='uint8') # unsigned integer 8-bits
loaded.shape

train_x = loaded[16:].reshape(60000,28,28)
loaded = np.fromfile("mnist/t10k-images-idx3-ubyte",dtype='uint8')
text_x = loaded[16:].reshape(10000,28,28)
print(train_x.shape)
print(text_x.shape)

loaded = np.fromfile('mnist/train-labels-idx1-ubyte',dtype='uint8')
loaded.shape

train_y = loaded[8:].reshape(60000)
loaded = np.fromfile("mnist/t10k-labels-idx1-ubyte",dtype='uint8')
test_y = loaded[8:].reshape(10000)
print(train_y.shape)
print(test_y.shape)

# cmap 就是color map 就是要渲染的颜色可以从此处选择
# https://matplotlib.org/stable/gallery/color/colormap_reference.html#sphx-glr-gallery-color-colormap-reference-py
plt.imshow(train_x[0], cmap="BrBG")
# plt.axis("off")
plt.show()

cmap参数选取链接

可选如下参数：

matplotlib的用法：

保留框的做法：

def plot_images(images,row,col):show_image = np.vstack(np.split(np.hstack(images[:col*row]),row, axis=1))plt.imshow(show_image,cmap='binary')plt.axis("off")plt.show()
row,col = 4,5
plot_images(train_x,row,col)

train_y[0:20].reshape(4,5)

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先导包

可选如下参数：

matplotlib的用法：

保留框的做法：

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