R - 图像绘图 MNIST 数据集答案

【问题标题】：R - Image Plot MNIST datasetR - 图像绘图 MNIST 数据集
【发布时间】：2016-10-23 13:06:32
【问题描述】：

我的数据集是来自 Kaggle 的 MNIST

我正在尝试使用image 函数来可视化说训练集中的第一个数字。不幸的是，我收到以下错误：

>image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255))
Error in image.default(1:28, 1:28, im, col = gray((0:255)/255)) : 
'z' must be numeric or logical

添加一些代码：

rawfile<-read.csv("D://Kaggle//MNIST//train.csv",header=T) #Reading the csv file
im<-matrix((rawfile[1,2:ncol(rawfile)]), nrow=28, ncol=28) #For the 1st Image

image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255))

Error in image.default(1:28, 1:28, im, col = gray((0:255)/255)) : 
'z' must be numeric or logical

【问题讨论】：

标签： r image mnist kaggle

【解决方案1】：

目前你的 im 是一个字符矩阵。您需要将其转换为数字矩阵，例如通过发出im_numbers <- apply(im, 2, as.numeric)。

然后您可以发出image(1:28, 1:28, im_numbers, col=gray((0:255)/255))。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个小程序，它可以可视化 Keras 包中的前 36 个 MNIST 数字。

library(keras)
mnist <- dataset_mnist()
x_train <- mnist$train$x
y_train <- mnist$train$y

# visualize the digits
par(mfcol=c(6,6))
par(mar=c(0, 0, 3, 0), xaxs='i', yaxs='i')
for (idx in 1:36) { 
    im <- x_train[idx,,,1]
    im <- t(apply(im, 2, rev)) 
    image(1:28, 1:28, im, col=gray((0:255)/255), 
          xaxt='n', main=paste(y_train[idx]))
}

情节是这样的：

【讨论】：

如果您收到此错误Error in x_train[idx, , , 1] : incorrect number of dimensions，只需将该行替换为：im

【解决方案3】：

我一直在尝试使用graphics::image 函数绘制相同的数据集。但是，由于矩阵的填充方式往往会导致图形无法正确对齐，因此我编写了一个函数，可以为给定的观察结果绘制正确的图：

#Function to visualize a number
img <- function(data, row_index){

#Obtaining the row as a numeric vector
r <- as.numeric(d[row_index, 2:785])

#Creating a empty matrix to use
im <- matrix(nrow = 28, ncol = 28)

#Filling properly the data into the matrix
j <- 1
for(i in 28:1){

  im[,i] <- r[j:(j+27)]

  j <- j+28

}  

#Plotting the image with the label
image(x = 1:28, 
      y = 1:28, 
      z = im, 
      col=gray((0:255)/255), 
      main = paste("Number:", d[row_index, 1]))
}

我写它是因为我在试图找到一种正确绘制它的方法时遇到了困难，由于我没有找到它，所以我在这里分享这个函数供其他人使用。

【讨论】：

只需在您的代码中更改以下内容，它就像一个魅力。 img

【解决方案4】：

为白色背景上的黑色数字做 image(1:28, 1:28, im_numbers, col=gray((255:0)/255)) ... =]

【讨论】：