def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) _, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)): if torch.is_tensor(img): # 图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: # PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X, y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18))) show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 不要d21模块修改代码并且解释

<think>好的，我现在需要帮助用户解决一个Python代码的问题。用户提供了一个使用d2l模块的函数show_images，但希望修改代码使其不依赖d2l，并且需要解释修改后的代码。同时，用户还提供了一个示例调用，其中使用了data.DataLoader和mnist_train，可能来自PyTorch的FashionMNIST数据集。 首先，我需要理解原函数的作用。原函数是用来绘制多张图像的，参数包括图像列表imgs、行数num_rows、列数num_cols、标题titles和缩放比例scale。函数内部使用了d2l.plt.subplots来创建子图，然后遍历每个子图显示对应的图像，并设置标题。用户希望去掉d2l模块，改用纯Matplotlib实现。 接下来，我需要分析d2l模块在这里的作用。查看原代码，d2l.plt.subplots可能只是调用了Matplotlib的subplots函数，但可能添加了一些d2l特定的配置。为了去除依赖，我需要直接使用Matplotlib的plt.subplots，并确保生成的子图布局正确。此外，d2l的其他功能，比如get_fashion_mnist_labels，用户可能也需要自行实现或替换。 然后，考虑如何修改show_images函数。替换d2l.plt.subplots为matplotlib.pyplot.subplots，并调整参数。原函数中的figsize计算是正确的，直接保留。子图对象axes需要展平成一维数组，以便逐个处理。对于图像显示，原代码已经处理了张量和PIL图像的情况，这部分可以保留。标题的设置同样保留，但用户需要确保titles参数正确传递。 在示例调用部分，用户使用了data.DataLoader加载mnist_train，这里假设mnist_train是PyTorch的Dataset对象。获取一个批次的数据后，需要将图像数据调整形状为(18,28,28)，因为FashionMNIST的图像是28x28的灰度图。然后调用修改后的show_images函数，并传递标题，这里用户可能有一个自定义的get_fashion_mnist_labels函数来将标签索引转换为类别名称。需要提醒用户如果没有这个函数，需要自行实现或使用其他方法生成标题。 接下来，我需要检查可能的问题。例如，子图的布局是否正确，特别是当num_rows或num_cols为1时的处理，因为subplots返回的axes结构可能不同，需要统一处理为扁平数组。另外，图像张量的通道顺序是否需要调整，比如PyTorch通常是通道在前，而Matplotlib期望的是通道在后，但FashionMNIST是单通道，reshape为(28,28)是正确的。 此外，用户可能没有安装d2l库，所以修改后的代码应仅依赖Matplotlib和PyTorch。需要确保所有导入正确，比如import matplotlib.pyplot as plt和import torch。 最后，解释代码时要逐步说明每个部分的作用，强调修改的部分，并提醒用户注意可能需要的调整，比如标签转换函数和图像数据的形状处理。确保用户能够理解如何在没有d2l的情况下实现相同的功能，并能够根据需要自定义参数。</think>以下是去除 `d2l` 模块依赖并逐行解释的代码实现，同时保留核心功能： --- ### **修改后的代码（无需d2l模块）** ```python import matplotlib.pyplot as plt import torch def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): """绘制多张图像""" # 设置画布大小（宽度 = 列数 * 缩放比例，高度 = 行数 * 缩放比例） figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale) # 创建子图：num_rows行，num_cols列，画布大小为figsize fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) # 将子图数组展平为一维（便于遍历） axes = axes.flatten() # 遍历每个子图并显示对应图像 for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)): # 判断输入是PyTorch张量还是PIL图像 if torch.is_tensor(img): ax.imshow(img.numpy(), cmap='gray') # 张量需转NumPy，灰度图用gray else: ax.imshow(img) # 隐藏坐标轴 ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) # 添加标题（如果提供） if titles is not None: ax.set_title(titles[i]) # 调整子图间距并显示 plt.tight_layout() plt.show() return axes # 示例调用（假设已加载FashionMNIST数据集） # X: 图像张量，形状为 [18, 1, 28, 28]（批量大小18，通道1，高28，宽28） # y: 标签张量，形状为 [18] X, y = next(iter(torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18))) # 将图像形状从 [18,1,28,28] 转换为 [18,28,28]（移除通道维度） show_images(X.reshape(18, 28, 28), 2, 9, titles=get_fashion_mnist_labels(y)) ``` --- ### **代码逐行解释** | **代码片段** | **功能说明** | |--------------|--------------| | `import matplotlib.pyplot as plt` | 导入Matplotlib绘图库 | | `figsize = (num_cols * scale, num_rows * scale)` | 根据行列数和缩放比例计算画布大小 | | `fig, axes = plt.subplots(...)` | 创建子图网格，返回画布对象`fig`和子图数组`axes` | | `axes = axes.flatten()` | 将二维子图数组展平为一维（便于遍历） | | `for i, (ax, img) in enumerate(zip(axes, imgs)):` | 遍历每个子图和对应图像 | | `torch.is_tensor(img)` | 检查输入是否为PyTorch张量 | | `img.numpy()` | 将PyTorch张量转换为NumPy数组（Matplotlib需要） | | `cmap='gray'` | 指定显示为灰度图（适用于FashionMNIST） | | `ax.get_xaxis().set_visible(False)` | 隐藏X轴刻度 | | `ax.set_title(...)` | 为子图添加标题（需提供`titles`参数） | | `plt.tight_layout()` | 自动调整子图间距 | | `plt.show()` | 显示画布 | --- ### **关键修改点（对比原d2l版本）** 1. **替换`d2l.plt`为纯Matplotlib**： - 直接使用 `plt.subplots` 和 `plt.show()` 2. **显式处理张量转换**： - 添加 `img.numpy()` 将PyTorch张量转为Matplotlib可读格式 3. **灰度图显示优化**： - 添加 `cmap='gray'` 确保单通道图像正确显示 4. **自动化布局**： - 添加 `plt.tight_layout()` 避免子图重叠 --- ### **注意事项** 1. **标签处理函数**： - `get_fashion_mnist_labels(y)` 需要自行实现（将数字标签转为文本标签，例如 `0 → T-shirt`） 2. **输入形状要求**： - 图像张量形状需为 `(N, H, W)`（批量大小 × 高度 × 宽度） 3. **PyTorch数据加载**： - 确保 `mnist_train` 是合法的PyTorch `Dataset` 对象（例如通过 `torchvision.datasets.FashionMNIST` 加载） 如果需要进一步简化或自定义功能，可以调整参数如 `cmap`（颜色映射）或添加边框/颜色等样式。