R - 图像绘制MNIST数据集

Question

我的数据集是来自Kaggle的MNIST

我正在尝试使用image函数来可视化说出训练集中的第一个数字。不幸的是我收到以下错误：

>image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255))
Error in image.default(1:28, 1:28, im, col = gray((0:255)/255)) : 
'z' must be numeric or logical

添加几个代码：

rawfile<-read.csv("D://Kaggle//MNIST//train.csv",header=T) #Reading the csv file
im<-matrix((rawfile[1,2:ncol(rawfile)]), nrow=28, ncol=28) #For the 1st Image

image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255))

Error in image.default(1:28, 1:28, im, col = gray((0:255)/255)) : 
'z' must be numeric or logical

Answer 1

目前你的im是一个字符矩阵。您需要将其转换为数字矩阵，例如发出im_numbers <- apply(im, 2, as.numeric)。

然后，您可以发出image(1:28, 1:28, im_numbers, col=gray((0:255)/255))。

Answer 2

这是一个小程序，可以显示Keras包中的前36个MNIST数字。

library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y

# visualize the digits
par(mfcol=c(6,6))
par(mar=c(0, 0, 3, 0), xaxs='i', yaxs='i')
for (idx in 1:36) { 
    im <- x_train[idx,,,1]
    im <- t(apply(im, 2, rev)) 
    image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255), 
          xaxt='n', main=paste(y_train[idx]))
}

情节如下：

Answer 3

我一直试图使用graphics::image函数绘制相同的数据集。然而，由于矩阵倾向于以图形未正确对齐的方式填充，我编写了一个函数，为给定的观察结果制作了适当的图：

#Function to visualize a number
img <- function(data, row_index){

#Obtaining the row as a numeric vector
r <- as.numeric(d[row_index, 2:785])

#Creating a empty matrix to use
im <- matrix(nrow = 28, ncol = 28)

#Filling properly the data into the matrix
j <- 1
for(i in 28:1){

  im[,i] <- r[j:(j+27)]

  j <- j+28

}  

#Plotting the image with the label
image(x = 1:28, 
      y = 1:28, 
      z = im, 
      col=gray((0:255)/255), 
      main = paste("Number:", d[row_index, 1]))
}

我写这篇文章是因为我在试图找到正确绘制它的方法时苦苦挣扎，而且由于我没有找到它，我在这里分享这个功能供其他人使用。

Answer 4

为白色背景上的黑色数字做图像（1：28,1：28，im_numbers，col =灰色（（255：0）/ 255））... =]