1、加载数据

本数据集是GZ格式，以下使用了加载GZ格式数据集的方法

import os
import gzip
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
#加载数据
def load_data(data_file):
    files = ['train-labels-idx1-ubyte.gz', 'train-images-idx3-ubyte.gz', 't10k-labels-idx1-ubyte.gz', 't10k-images-idx3-ubyte.gz']
    paths = []
    for fileName in files:
        paths.append(os.path.join(data_file, fileName))
        
    # 读取每个文件夹的数据    
    with gzip.open(paths[0], 'rb') as train_labels_path:
        train_labels = np.frombuffer(train_labels_path.read(), np.uint8, offset=8)
      
    with gzip.open(paths[1], 'rb') as train_images_path:
        train_images = np.frombuffer(train_images_path.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(train_labels), 784)
       
    with gzip.open(paths[2], 'rb') as test_labels_path:
        test_labels = np.frombuffer(test_labels_path.read(), np.uint8, offset=8)
        
    with gzip.open(paths[3], 'rb') as test_images_path:
        test_images = np.frombuffer(test_images_path.read(), np.uint8, offset=16).reshape(len(test_labels), 784)
        
    return train_labels,train_images,test_labels,test_images
 
train_labels,train_images,test_labels,test_images = load_data('MNIST/')

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2、预处理数据

先将第一个数据进行可视化，检查数据的正确性

plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

发现图像的像素值处于 0 到 255 之间，也就是说数据的范围都在0到255之间。

因激活函数通常是 sigmoid 或 ReLU,它们的输出范围是 [0, 1] 或 [-1, 1]。如果输入数据的像素值超出了这个范围，就会导致梯度消失或梯度爆炸的问题，从而影响模型的训练效果，所以要先进行归一化处理，将这些值缩小至 0 到 1 之间。

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

再次查看数据

plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

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3、验证数据 

因图像是 28x28 的 NumPy 数组，标签是整数数组，介于 0 到 9 之间。这些标签对应于图像所代表的服装类别，由于数据集不包括类名称，所以将根据标签的整数自定义映射名称的数组。

标签	类别	映射名称
0	T恤/上衣	T-shirt/top
1	裤子	Trouser
2	套头衫	Pullover
3	连衣裙	Dress
4	外套	Coat
5	凉鞋	Sandal
6	衬衫	Shirt
7	运动鞋	Sneaker
8	包	Bag
9	短靴	Ankle boot

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

接下来验证数据集，显示训练集中的前 30个图像，并在每个图像下方显示类名称

plt.figure(figsize=(20,20))
for i in range(30):
    plt.subplot(10,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid()
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()

这段代码是用于显示训练集中的图像及其标签。其中，figsize 参数设置了图像的大小为 20x20。通过 for 循环遍历训练集中的所有图像，使用 plt.subplot() 函数将图像排列成一个 10x10的网格。然后使用 plt.imshow() 函数将每个图像以灰度图的形式显示出来，并使用 class_names[train_labels[i]] 作为每个图像的标签。最后使用 plt.xticks([]) 和 plt.yticks([]) 将 x 轴和 y 轴的刻度线去掉，避免出现不必要的刻度干扰。使用 plt.grid(False) 关闭网格线。调用 plt.show() 函数显示图像。