如何使用部分数据？

Question

我想从MNIST数据集中随机使用一部分。你能帮我吗？现在输出形状（即Out）是60000，但我想得到大约2000：

import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(60000, 784) / 255
x_test = x_test.reshape(10000, 784) / 255

x_train.shape  # Out: (60000, 748)

Answer 1

只需一片x_train：

new_x_train = x_train[:2000]

如果x_train中的数据是有序的（即1级数字，然后是2级数字等），那么你应该首先对数据进行洗牌，然后对其进行切片：

import numpy as np
indices = np.arange(x_train.shape[0])
np.random.shuffle(indices)
x_train = x_train[indices]

详细了解numpy documentation中的切片。