Python读入mnist二进制图像文件并显示实例

针对“Python读入mnist二进制图像文件并显示实例”的完整攻略，我将从以下两个示例入手：

1. 读入二进制文件的示例

with open('train-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
    magic_num = int.from_bytes(f.read(4), 'big')
    img_num = int.from_bytes(f.read(4), 'big')
    row_num = int.from_bytes(f.read(4), 'big')
    col_num = int.from_bytes(f.read(4), 'big')
    data = f.read()
    images = np.frombuffer(data, dtype=np.uint8).reshape(img_num, row_num, col_num)

这段示例是读入mnist数据集中的图像文件train-images的代码。我们使用了 Python 自带的 open() 函数打开文件，然后通过读取不同字节的方式获取到数据集的信息，包括魔数（magic number）、图片数量、图片的行数和列数。最后，我们通过 np.frombuffer 将读入的二进制数据转化为 numpy 数组。值得注意的是，这里的图片数据是一个三维数组，第一维为图片数量，后两维分别为行数和列数。

1. 显示图像的示例

plt.imshow(images[0], cmap='gray')
plt.show()

这段示例是使用 matplotlib 库在 Python 中显示图片的示例。我们使用 imshow() 函数显示第一张图片，并使用 gray 颜色映射来显示灰度图像。最后，通过 plt.show() 函数将图像显示出来。

综上所述，若要读入自己的 mnist 图像文件并在 Python 环境中显示出来，可以采取以下步骤：

1. 根据 mnist 图像文件的格式读取其相关信息
2. 打开图片文件并按照格式读入二进制数据
3. 将图片数据转化为 numpy 数组
4. 使用 matplotlib 库中的 imshow() 函数显示图片

希望这些示例能对你有所帮助。