Построение образцов MNIST

Я пытаюсь построить 10 образцов из набора данных MNIST. По одной каждой цифры. Вот код:

import sklearn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets

mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original')
y = mnist.target
X = mnist.data

for i in range(10):
    im_idx = np.argwhere(y == i)[0]
    print(im_idx)
    plottable_image = np.reshape(X[im_idx], (28, 28))
    plt.imshow(plottable_image, cmap='gray_r')
    plt.subplot(2, 5, i + 1)

plt.plot()

Почему-то на графике пропускается нулевая цифра.

Почему?

python matplotlib data-science mnist

18.12.2018 17:42

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

3 234

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Попробуй это:

import sklearn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import datasets

mnist = datasets.fetch_mldata('MNIST original')
y = mnist.target
X = mnist.data

fig, ax = plt.subplots(2,5)
ax = ax.flatten()
for i in range(10):
    im_idx = np.argwhere(y == i)[0]
    print(im_idx)
    plottable_image = np.reshape(X[im_idx], (28, 28))
    ax[i].imshow(plottable_image, cmap='gray_r')

Вывод:

Вот и голос за ваше решение :) Посмотрите мой альтернативный сокращенный ответ на ваш код

— 18.12.2018 17:58

18.12.2018 17:54

Ответ принят как подходящий

Ладно, я понял. Проблема заключалась в том, что вы определяли подзаговор после построения imshow. Итак, ваш первый подсюжет был перезаписан вторым. Чтобы ваш код работал, просто поменяйте порядок двух ваших команд следующим образом. Кроме того, я не понимаю, почему вы используете plt.plot() в конце.

plt.subplot(2, 5, i + 1) # <-- You have put this command after imshow 
plt.imshow(plottable_image, cmap='gray_r')

Вот еще одна альтернатива вашим знаниям:

fig = plt.figure()

for i in range(10):
    im_idx = np.argwhere(y == i)[0]
    plottable_image = np.reshape(X[im_idx], (28, 28))
    ax = fig.add_subplot(2, 5, i+1)
    ax.imshow(plottable_image, cmap='gray_r')

Вы также можете еще больше сократить код Скотта (опубликованный ниже), используя следующее:

fig, ax = plt.subplots(2,5)
for i, ax in enumerate(ax.flatten()):
    im_idx = np.argwhere(y == i)[0]
    plottable_image = np.reshape(X[im_idx], (28, 28))
    ax.imshow(plottable_image, cmap='gray_r')