这篇教程python读取mnist数据集方法案例详解写得很实用，希望能帮到您。
mnist手写数字数据集在机器学习中非常常见，这里记录一下用python从本地读取mnist数据集的方法。 数据集格式介绍这部分内容网络上很常见，这里还是简明介绍一下。网络上下载的mnist数据集包含4个文件： 
前两个分别是测试集的image和label，包含10000个样本。后两个是训练集的，包含60000个样本。.gz表示这个一个压缩包，如果进行解压的话，会得到.ubyte格式的二进制文件。 
上图是训练集的label和image数据的存储格式。两个文件最开始都有magic number和number of images/items两个数据，有用的是第二个，表示文件中存储的样本个数。另外要注意的是数据的位数，有32位整型和8位整型两种。 读取方法.gz格式的文件读取需要import gzip
读取训练集的代码如下： def load_mnist_train(path, kind='train'): '‘'path:数据集的路径kind:值为train，代表读取训练集‘'‘ labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte.gz'% kind) images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte.gz'% kind) #使用gzip打开文件 with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath: #使用struct.unpack方法读取前两个数据，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读取8个字节 #这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个数 magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8)) #使用np.fromstring读取剩下的数据，lbpath.read()表示读取所有的数据 labels = np.fromstring(lbpath.read(),dtype=np.uint8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16)) images = np.fromstring(imgpath.read(),dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784) return images, labels读取测试集的代码类似。 非压缩文件的读取如果在本地对四个文件解压缩之后，得到的就是.ubyte格式的文件，这时读取的代码有所变化。 def load_mnist_train(path, kind='train'): '‘'path:数据集的路径kind:值为train，代表读取训练集‘'‘ labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte'% kind) images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte'% kind) #不再用gzip打开文件 with open(labels_path, 'rb') as lbpath: #使用struct.unpack方法读取前两个数据，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读取8个字节 #这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个数 magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8)) #使用np.fromfile读取剩下的数据 labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8) with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath: magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16)) images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784) return images, labels读取之后可以查看images和labels的长度，确认读取是否正确。 到此这篇关于python读取mnist数据集方法案例详解的文章就介绍到这了,更多相关python读取mnist数据集方法内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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