Python MNIST 数据集：加载与图片显示示例

Python MNIST 数据集：加载与图片显示示例

以下是使用 Python 加载 MNIST 数据集并显示图片的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 显示数据集中的第一张图片
plt.imshow(x_train[0], cmap='gray')
plt.show()

代码解释：

1. 导入必要的库，包括 numpy、matplotlib 和 MNIST 数据集。
2. 使用 mnist.load_data() 函数加载 MNIST 数据集，并将其分为训练集和测试集。
3. 使用 plt.imshow() 函数显示训练集中的第一张图片。cmap='gray' 参数指定将该图片显示为灰度图像。
4. 使用 plt.show() 函数显示图片。

输出结果：

通过以上代码，你可以成功加载 MNIST 数据集并显示其中的图片，为进一步的机器学习任务打下基础。