我有MNIST数据集,我正在尝试使用pyplot将其可视化。数据集采用cvs
格式,其中每行是784像素的一个图像。我希望以{* 1}}或pyplot
以28 * 28图片格式将其可视化。我正在尝试直接使用:
opencv
但我不工作?关于如何处理这个问题的任何想法。
答案 0 :(得分:26)
假设您有一个具有此格式的CSV文件,这是一种格式,可以在
中找到MNIST数据集label, pixel_1_1, pixel_1_2, ...
以下是如何使用Matplotlib然后使用OpenCV在Python中对其进行可视化
import numpy as np
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
with open('mnist_test_10.csv', 'r') as csv_file:
for data in csv.reader(csv_file):
# The first column is the label
label = data[0]
# The rest of columns are pixels
pixels = data[1:]
# Make those columns into a array of 8-bits pixels
# This array will be of 1D with length 784
# The pixel intensity values are integers from 0 to 255
pixels = np.array(pixels, dtype='uint8')
# Reshape the array into 28 x 28 array (2-dimensional array)
pixels = pixels.reshape((28, 28))
# Plot
plt.title('Label is {label}'.format(label=label))
plt.imshow(pixels, cmap='gray')
plt.show()
break # This stops the loop, I just want to see one
你可以从上面取pixels
numpy数组dtype='uint8'
(无符号8位整数)和28 x 28形状,并用cv2.imshow()
title = 'Label is {label}'.format(label=label)
cv2.imshow(title, pixels)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
答案 1 :(得分:4)
对于像我这样想要快速而肮脏的解决方案的人,只需粗略了解给定输入的内容,控制台内部以及没有花哨的库:
def print_greyscale(pixels, width=28, height=28):
def get_single_greyscale(pixel):
val = 232 + round(pixel * 23)
return '\x1b[48;5;{}m \x1b[0m'.format(int(val))
for l in range(height):
line_pixels = pixels[l * width:(l+1) * width]
print(''.join(get_single_greyscale(p) for p in line_pixels))
(期望输入的形状类似于[784]
并且浮点值从0到1.如果不是这种情况,您可以轻松转换(例如pixels = pixels.reshape((784,))
或pixels \= 255
)
输出有点失真,但你明白了。
答案 2 :(得分:0)
导入必要的软件包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
将mnist火车数据集(csv格式)读取为熊猫数据框
s = pd.read_csv("mnist_train.csv")
将熊猫数据帧转换为numpy矩阵
data = np.matrix(s)
第一列包含标签,因此请将其存储在单独的数组中
output = data[:, 0]
然后从数据矩阵中删除第一列
data = np.delete(data, 0, 1)
第一行代表第一张图像,它是28X28图像(存储为784像素)
img = data[0].reshape(28,28)
[And displaying the image][1]
plt.imshow(img, cmap="gray")