Content

• MNIST数据集基本介绍
• 下载MNIST数据集到本地
• 解析MNIST数据集
• 显示MNIST数据集中训练集的前9张图片和标签

随着图像处理、计算机视觉、机器学习，甚至深度学习的蓬勃发展，一个良好的数据集作为学习和测试相关算法非常重要。MNIST数据集对于想要学习和测试相关算法，同时又不想花费大量的时间收集和整理数据集的人们来说，这是一个很好的数据库。MNIST数据集官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/😆😆😆

MNIST数据集基本介绍

MNIST 数据库是一个大型手写数字数据库（包含0~9十个数字），包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，通常用于训练各种图像处理系统。训练数据集取自美国人口普查局员工，而测试数据集取自美国高中生。所有的手写数字图片的分辨率为28*28。

MNIST训练集图像、训练集标签、测试集图像和测试及标签如下表：

下载MNIST数据集到本地

• 方法一：直接进入http://yann.lecun.com/exdb/mnist/点击对应的数据集下载。
  

• 方法二：使用Python脚本下载（推荐😄😄⭐️⭐️🚀🚀）
  使用wget.download(url, out=None, bar=bar_adaptive)下载。
  首先确保自己的Python环境安装有wget这个第三方库，否则pip install wget安装。使用下面脚本会自动下载MNIST数据集的四个文件到download_minst(save_dir: str = None)所传入的保存路径save_dir中。

"""
下载MNIST数据集脚本
"""import os
from pathlib import Path
import loggingimport wgetlogging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(message)s")def download_minst(save_dir: str = None) -> bool:"""下载MNIST数据集输入参数:save_dir: MNIST数据集的保存地址. 类型: 字符串.返回值:全部下载成功返回True, 否则返回False"""save_dir = Path(save_dir)train_set_imgs_addr = save_dir / "train-images-idx3-ubyte.gz"train_set_labels_addr = save_dir / "train-labels-idx1-ubyte.gz"test_set_imgs_addr = save_dir / "t10k-images-idx3-ubyte.gz"test_set_labels_addr = save_dir / "t10k-labels-idx1-ubyte.gz"try:if not os.path.exists(train_set_imgs_addr):logging.info("下载train-images-idx3-ubyte.gz")filename = wget.download(url="http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz", out=str(train_set_imgs_addr))logging.info("\tdone.")else:logging.info("train-images-idx3-ubyte.gz已经存在.")if not os.path.exists(train_set_labels_addr):logging.info("下载train-labels-idx1-ubyte.gz.")filename = wget.download(url="http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz", out=str(train_set_labels_addr))logging.info("\tdone.")else:logging.info("train-labels-idx1-ubyte.gz已经存在.")if not os.path.exists(test_set_imgs_addr):logging.info("下载t10k-images-idx3-ubyte.gz.")filename = wget.download(url="http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz", out=str(test_set_imgs_addr))logging.info("\tdone.")else:logging.info("t10k-images-idx3-ubyte.gz已经存在.")if not os.path.exists(test_set_labels_addr):logging.info("下载t10k-labels-idx1-ubyte.gz.")filename = wget.download(url="http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz", out=str(test_set_labels_addr))logging.info("\tdone.")else:logging.info("t10k-labels-idx1-ubyte.gz已经存在.")except:return Falsereturn Trueif __name__ == "__main__":download_minst(save_dir="./")

解析MNIST数据集

不同于我们常见到的数据集图片通过jpg这样的图片格式保存，标签通过txt、xml、json等常规文本文件保存。MNIST的图片和标签均通过二进制文件进行保存，也就是我们无法直接在Windows中查看手写数字的图片和标签，必须要先解码。

MNITS的编码格式如下：

• 训练集
  

• 测试集
  
  从上面官方提供的编码格式可以看出，MNIST的图片和标签均采用二进制编码，图片二进制编码文件的前16个字节（Byte）为描述性内容，我们可以不管，因为我们已经知道MNIST训练集60000张图片、测试集10000张图片，所有图片分辨率为28*28，因此可以直接通过Python自带的gzip工具读取MNIST数据集的图片和标签二进制编码文件，再通过numpy.frombuffer()方法解析读取到的二进制信息，解析MNIST二进制文件的Python脚本如下：

"""
通过gzip和numpy解析MNIST数据集的二进制文件
"""import os
import gzip
import loggingimport numpy as nplogging.basicConfig(format="%(message)s", level=logging.DEBUG)  # 设置Python日志管理工具的消息格式和显示级别def parse_mnist(minst_file_addr: str = None, flatten: bool = False, one_hot: bool = False) -> np.array:"""解析MNIST二进制文件, 并返回解析结果输入参数:minst_file: MNIST数据集的文件地址. 类型: 字符串.flatten: bool, 默认Fasle. 是否将图片展开, 即(n张, 28, 28)变成(n张, 784)one_hot: bool, 默认Fasle. 标签是否采用one hot形式.返回值:解析后的numpy数组"""if minst_file_addr is not None:minst_file_name = os.path.basename(minst_file_addr)  # 根据地址获取MNIST文件名字with gzip.open(filename=minst_file_addr, mode="rb") as minst_file:mnist_file_content = minst_file.read()if "label" in minst_file_name:  # 传入的为标签二进制编码文件地址data = np.frombuffer(buffer=mnist_file_content, dtype=np.uint8, offset=8)  # MNIST标签文件的前8个字节为描述性内容，直接从第九个字节开始读取标签，并解析if one_hot:data_zeros = np.zeros(shape=(data.size, 10))for idx, label in enumerate(data):data_zeros[idx, label] = 1data = data_zeroselse:  # 传入的为图片二进制编码文件地址data = np.frombuffer(buffer=mnist_file_content, dtype=np.uint8, offset=16)  # MNIST图片文件的前16个字节为描述性内容，直接从第九个字节开始读取标签，并解析data = data.reshape(-1, 784) if flatten else data.reshape(-1, 28, 28)else:logging.warning(msg="请传入MNIST文件地址!")return dataif __name__ == "__main__":data = parse_mnist(minst_file_addr="./t10k-labels-idx1-ubyte.gz")  # t10k-images-idx1-ubyte.gz文件应该和本脚本在同一个目录下，否则应该修改地址print(len(data))  # 10000print(data[0:10])  # [7 2 1 0 4 1 4 9 5 9]

显示MNIST数据集中训练集的前9张图片和标签

通过上一步解析后的MNIST数据已经是numpy.narray数据类型，可以直接通过pillow、opencv和matplotlib库直接可视化了。此处博主通过matplotlib库可视化MNIST训练集的前9张图片及其标签，代码和效果如下：

"""
通过gzip和numpy解析MNIST数据集的二进制文件, 并可视化训练集前10张图片和标签
"""import os
import gzip
import loggingimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltlogging.basicConfig(format="%(message)s", level=logging.DEBUG)  # 设置Python日志管理工具的消息格式和显示级别plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"  # 确保plt绘图正常显示中文
plt.rcParams["figure.figsize"] = [9, 10]  # 设置plt绘图尺寸def parse_mnist(minst_file_addr: str = None) -> np.array:"""解析MNIST二进制文件, 并返回解析结果输入参数:minst_file: MNIST数据集的文件地址. 类型: 字符串.返回值:解析后的numpy数组"""if minst_file_addr is not None:minst_file_name = os.path.basename(minst_file_addr)  # 根据地址获取MNIST文件名字with gzip.open(filename=minst_file_addr, mode="rb") as minst_file:mnist_file_content = minst_file.read()if "label" in minst_file_name:  # 传入的为标签二进制编码文件地址data = np.frombuffer(buffer=mnist_file_content, dtype=np.uint8, offset=8)  # MNIST标签文件的前8个字节为描述性内容，直接从第九个字节开始读取标签，并解析else:  # 传入的为图片二进制编码文件地址data = np.frombuffer(buffer=mnist_file_content, dtype=np.uint8, offset=16)  # MNIST图片文件的前16个字节为描述性内容，直接从第九个字节开始读取标签，并解析data = data.reshape(-1, 28, 28)else:logging.warning(msg="请传入MNIST文件地址!")return dataif __name__ == "__main__":train_imgs = parse_mnist(minst_file_addr="train-images-idx3-ubyte.gz")  # 训练集图像train_labels = parse_mnist(minst_file_addr="train-labels-idx1-ubyte.gz")  # 训练集标签# 可视化fig, ax = plt.subplots(ncols=3, nrows=3)ax[0, 0].imshow(train_imgs[0], cmap=plt.cm.gray)ax[0, 0].set_title(f"标签为{train_labels[0]}")ax[0, 1].imshow(train_imgs[1], cmap=plt.cm.gray)ax[0, 1].set_title(f"标签为{train_labels[1]}")ax[0, 2].imshow(train_imgs[2], cmap=plt.cm.gray)ax[0, 2].set_title(f"标签为{train_labels[2]}")ax[1, 0].imshow(train_imgs[3], cmap=plt.cm.gray)ax[1, 0].set_title(f"标签为{train_labels[3]}")ax[1, 1].imshow(train_imgs[4], cmap=plt.cm.gray)ax[1, 1].set_title(f"标签为{train_labels[4]}")ax[1, 2].imshow(train_imgs[5], cmap=plt.cm.gray)ax[1, 2].set_title(f"标签为{train_labels[5]}")ax[2, 0].imshow(train_imgs[6], cmap=plt.cm.gray)ax[2, 0].set_title(f"标签为{train_labels[6]}")ax[2, 1].imshow(train_imgs[7], cmap=plt.cm.gray)ax[2, 1].set_title(f"标签为{train_labels[7]}")ax[2, 2].imshow(train_imgs[8], cmap=plt.cm.gray)ax[2, 2].set_title(f"标签为{train_labels[8]}")plt.show()  # 显示绘图print(plt.rcParams.keys())

创作不易，若觉得此篇博文有用的观众老爷，不妨点赞👍➕收藏🌟💯🚀

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！