Как импортировать файл mnist и все связанные с ним изображения.

Вопрос или проблема

train = pd.read_csv("fashion-mnist_train.csv")
test = pd.read_csv("fashion-mnist_test.csv")

Ответ или решение

Для импорта набора данных Fashion MNIST в Visual Studio Code в Python потребуется выполнить несколько шагов. Этот набор данных состоит из изображений одежды и доступен в формате CSV, как вы уже упомянули. Ниже приведены пошаговые инструкции по импорту данных и их визуализации.

Шаг 1: Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки

Для работы с этими данными используйте библиотеки pandas, numpy и matplotlib. Если эти библиотеки у вас еще не установлены, вы можете установить их с помощью pip:

pip install pandas numpy matplotlib

Шаг 2: Импортируйте данные

В вашем коде вы правильно используете pd.read_csv для импорта данных. Убедитесь, что файлы CSV находятся в той же директории, что и ваш скрипт. Вот как это должно выглядеть:

import pandas as pd

# Загружаем тренировочный и тестовый наборы данных
train = pd.read_csv("fashion-mnist_train.csv")
test = pd.read_csv("fashion-mnist_test.csv")

# Просмотр первых нескольких записей набора данных
print(train.head())
print(test.head())

Шаг 3: Визуализация изображений

Чтобы визуализировать изображения из вашего набора данных, вам понадобится преобразовать данные в соответствующий формат. Помните, что каждый файл CSV содержит пиксели изображений в виде плоской строки, и первый столбец обычно содержит метки классов. Вот пример кода для визуализации нескольких изображений:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Функция для отображения изображений
def plot_images(images, labels):
    plt.figure(figsize=(10, 10))
    for i in range(len(images)):
        plt.subplot(5, 5, i + 1)
        plt.imshow(images[i].reshape(28, 28), cmap='gray')  # Изменение формы на 28x28
        plt.title(labels[i])
        plt.axis('off')
    plt.show()

# Получаем изображения и метки
images = train.iloc[:, 1:].values  # Все строки, все столбцы кроме первого
labels = train.iloc[:, 0].values      # Первый столбец (метки)

# Выбор случайных изображений для отображения
random_indices = np.random.choice(len(images), 25, replace=False)
selected_images = images[random_indices]
selected_labels = labels[random_indices]

# Отображение изображений
plot_images(selected_images, selected_labels)

Заключение

Этот код загрузит ваши данные из файлов CSV, преобразует изображения в правильный формат и визуализирует их. Если вы соблюдали вышеописанные инструкции и файлы находятся в нужной директории, у вас не должно возникнуть проблем с импортом файлов и изображений. Вы можете изменять размеры сетки в функции plot_images, чтобы отображать больше или меньше изображений в зависимости от ваших потребностей.

Если возникнут другие вопросы или проблемы, не стесняйтесь обращаться!