MNIST用matplotlib实现可视化

本文通过使用TensorFlow读取MNIST数据集,并利用Matplotlib进行图像展示,实现了对MNIST手写数字数据集的可视化。文章展示了如何从数据集中获取一张图片,将其还原为28x28像素的分辨率,并打印出对应的标签。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist_data', one_hot=True)

i = 0
# 获取图片
image = mnist.train.images[i]
# 将图像数据还原成28*28的分辨率
image = image.reshape(28, 28)
# 打印对应的标签
answer = np.argmax(mnist.train.labels[i])
plt.imshow(image,cmap='binary')
title = 'No.'+str(i-int('0'))+': '+str(answer-int('0'))
plt.title(title)
plt.show()
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值