使用python读取MNIST数据集
时间: 2025-01-19 21:51:28 浏览: 41
### 使用Python读取MNIST数据集
为了加载MNIST数据集,在Keras库的帮助下可以非常方便地完成这一操作。具体来说,可以通过`keras.datasets.mnist.load_data()`函数轻松获取该数据集[^1]。
```python
from keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
```
这段代码会返回四个Numpy数组:训练图像、训练标签、测试图像以及测试标签。如果遇到网络问题无法自动下载数据集的情况,可以选择手动下载`mnist.npz`文件并将其放置于`.keras/datasets/`目录下[^2]。
对于想要进一步处理这些图片的数据科学家而言,通常还会引入一些标准包来辅助分析工作:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
torch.set_printoptions(linewidth=120)
```
上述导入语句涵盖了用于数值计算、数据分析绘图等功能所需的基础工具[^3]。
当准备构建模型时,比如实现逻辑回归分类器,则可以根据每张MNIST图片尺寸(28×28像素),定义输入层大小,并指定输出类别数量为10(对应十个阿拉伯数字)。此时可创建一个名为`LogisticRegression`的类实例来进行后续建模活动[^4]。
```python
classifier = LogisticRegression(input=x, n_in=28 * 28, n_out=10)
```
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