显示 100 个 mnist 数据集答案

【问题标题】：displaying 100 mnist dataset显示 100 个 mnist 数据集
【发布时间】：2021-08-14 09:03:42
【问题描述】：

这是我用来打印 100 mnist 数据的原始未简化图片的代码，但它不断给我一个错误。即使尝试了很多，我也找不到解决方案。征求意见

 from sklearn.datasets import fetch_openml
   mnist = fetch_openml('mnist_784')
   X = mnist["data"]
   y = mnist["target"]
   X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000], X[60000:], y[:60000],y[60000:]
   pca = PCA()
   pca.fit(X_train)
   cumsum = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_)
   d = np.argmax(cumsum >= 0.90) + 1

   #Setup a figure 8 inches by 8 inches
   fig = plt.figure(figsize=(8,8))
   fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05)
    for i in range(100):
        ax = fig.add_subplot(10, 10, i+1, xticks=[], yticks=[])
        ax.imshow(X_train[i].reshape(28,28), cmap=plt.cm.bone, interpolation='nearest')
        plt.show()

【问题讨论】：

“给我一个错误”对可能的受访者没有帮助。什么错误？请查看如何创建minimal reproducible example（并修复您的代码缩进）。

标签： python matplotlib scikit-learn mnist

【解决方案1】：

这就是你的情节显示语句仍在循环中的地方。只需将其移出循环，它就会显示正常。试试下面的内容；

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist["data"]
y = mnist["target"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, 
 random_state=44)
pca = PCA()
pca.fit(X_train)

fig = plt.figure(figsize=(8,8))
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05)
for i in range(100):
    ax = fig.add_subplot(10, 10, i+1, xticks=[], yticks=[])
    ax.imshow(X_train[i].reshape(28,28), cmap=plt.cm.bone, interpolation='nearest')

plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

import matplotlib.pyplot as plt

fig,ax = plt.subplots(5, 10)

for i in range(10):
    for j in range(10):
      ax[i,j].imshow(X_train[(10*i)+j].reshape(8, 8), cmap='binary')

【讨论】：