plotly分割显示mnist的方法详解

下面是关于“plotly分割显示mnist的方法详解”的完整攻略。

问题描述

在机器学习领域中，MNIST是一个经典的手写数字识别数据集。如何使用plotly来分割显示MNIST数据集中的数字图片呢？

解决方法

在plotly中，我们可以使用subplot方法来分割显示MNIST数据集中的数字图片。以下是详细的步骤：

导入库

首先，我们需要导入必要的库：

import plotly.graph_objs as go
from plotly.subplots import make_subplots
from tensorflow.keras.datasets import mnist

加载数据

接下来，我们可以使用Keras框架来加载MNIST数据集。以下是加载数据的代码实现：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

在上面的代码中，我们使用了load_data方法来加载MNIST数据集，并将训练集和测试集分别存储在x_train、y_train、x_test和y_test中。

分割显示

接下来，我们可以使用subplot方法来分割显示MNIST数据集中的数字图片。以下是分割显示的代码实现：

fig = make_subplots(rows=5, cols=5)

for i in range(1, 26):
    row = (i - 1) // 5 + 1
    col = (i - 1) % 5 + 1
    fig.add_trace(go.Heatmap(z=x_train[i], colorscale='gray'), row=row, col=col)

fig.update_layout(height=800, width=800, title_text='MNIST Digits')
fig.show()

在上面的代码中，我们使用了make_subplots方法来创建一个5x5的子图，并使用Heatmap来显示数字图片。在循环中，我们使用了row和col来确定每个数字图片的位置。最后，我们使用update_layout方法来设置图形的大小和标题，并使用show方法来显示图形。

示例1：显示单张数字图片

以下是显示单张数字图片的示例：

fig = go.Figure(go.Heatmap(z=x_train[0], colorscale='gray'))
fig.show()

在上面的示例中，我们使用了go.Heatmap来显示MNIST数据集中的第一张数字图片。

示例2：显示多张数字图片

以下是显示多张数字图片的示例：

fig = make_subplots(rows=2, cols=2)

fig.add_trace(go.Heatmap(z=x_train[0], colorscale='gray'), row=1, col=1)
fig.add_trace(go.Heatmap(z=x_train[1], colorscale='gray'), row=1, col=2)
fig.add_trace(go.Heatmap(z=x_train[2], colorscale='gray'), row=2, col=1)
fig.add_trace(go.Heatmap(z=x_train[3], colorscale='gray'), row=2, col=2)

fig.update_layout(height=600, width=600, title_text='MNIST Digits')
fig.show()

在上面的示例中，我们使用了make_subplots方法来创建一个2x2的子图，并使用Heatmap来显示数字图片。在循环中，我们使用了row和col来确定每个数字图片的位置。最后，我们使用update_layout方法来设置图形的大小和标题，并使用show方法来显示图形。

结论

在本攻略中，我们介绍了如何使用plotly来分割显示MNIST数据集中的数字图片，并提供了两个示例说明。可以根据具体的需求来选择合适的子图大小和数字图片数量，提高图形的可读性和美观性。