1 问题

怎么将MNIST数据集里的数字图像数据可视化？

2 方法

基于pytorch框架，torchvision.datasets.MNIST导入数据集，对图片数据进行预处理以及使用matplotlib可视化。

步骤:

1. import 文件
   from torchvision import datasets
   import matplotlib.pyplot as plt
   import os
   import numpy as np
2. 导入数据
   #训练集
   train_ds =datasets.MNIST(
   root='data',#说明数据集下载的路径
   download=True,
   train=True
   )
   #测试集
   test_ds=datasets.MNIST(
   root='data',
   download=True,
   train=False
3. 可视化

ds_images,ds_targets=(test_ds._load_data())

fig = plt.figure()#生成图框

for i,c in enumerate(np.random.randint(0,1000,25)):#随机取0，1000里的25张图片

    plt.subplot(5,5,i+1)

    plt.tight_layout()#调整间距

    plt.imshow(ds_images[c], interpolation='none')

    plt.title("数字标签: {}".format(ds_targets[c]))

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.show()

_load_data 返回 data 和 target 正是我们所需得到的图像和标记、

可视化结果：

3 结语

针对该问题使用了基于pytorch框架，torchvision.datasets.MNIST导入数据集，用test_ds._load_data来获取图字的标记数字，用matplotlib来进行图像可视化显示。