Question

我正在尝试从Keras提供的MNIST数据集中删除特定的数字（例如0、4）。

from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train.drop([0], axis = 1)
y_train.drop([0], axis = 1)

x_train_0 = x_trian[0]
y_train_0 = y_train[0]

原来是一个错误：AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'drop'

我该怎么办？

还有，如果我想减去数字0的数据，我可以简单地做x_train [0]吗？

谢谢！

Answer 1

首先让我们看看Keras MNIST数据格式。

>>> from keras.datasets import mnist
>>> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
>>> x_train.shape
(60000, 28, 28)
>>> y_train.shape
(60000,)

因此，x_...变量保存图像，而y_...变量保存标签。它们都是Numpy数组对象。数据按什么顺序？

>>> y_train[:20]
array([5, 0, 4, 1, 9, 2, 1, 3, 1, 4, 3, 5, 3, 6, 1, 7, 2, 8, 6, 9],
      dtype=uint8)

它们以随机顺序排列。如果您只想获取一个连续的切片就可以获取一小部分数据，那么这是一件好事，很容易获得包含每个数字的样本。但这会使您要完成的任务更加困难。您需要与每个数字相对应的索引。然后，您需要使用这些索引来选择图像和所需的标签。

您想查看称为nonzero()的Numpy数组方法，并且您将要了解Numpy如何使用布尔值数组从具有兼容形状的数组中选择元素。此两行功能将满足您的需求：

def remove(digit, x, y):
    idx = (y != digit).nonzero()
    return x[idx], y[idx]

下面是如何调用它的示例：

x_no3, y_no3 = remove(3, x_train, y_train)

如何从keras导入的MNIST数据集中删除特定数字？

1 个答案: