MNIST手写图片分类问题关于数据转换的问题

我先手动导入了MNIST数据集mat文件，并且输出其中data的二维数组规格，也是正常的，一共有7万张图片数据，每一张图片有784个特征。

但是在下面将data中第一张图片X[0]转换为28×28的数组时，却报错，说不能将大小为70000的数组转换为(28,28)规格的数组，这是为什么呢？X[0]应该是第一张图片的784个特征，大小应该是784个元素才对呀，在第一张图片显示的X规格也是784个特征，怎么转换成矩阵数组的时候就显示大小为70000了呢

X[:,0]

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
根据你的代码和输出，X的形状是（784，70000），因此每个样本都是大小为784的一维数组，而不是二维数组。因此，当你尝试将X[0]（大小为784）重塑为28×28时，会出现错误，因为它需要有相同数量的元素来重新塑形。实际上，你需要先将X转换为形状为（70000, 784）的二维数组，然后再将每个样本重塑为28×28大小的图像。可以使用以下代码完成此操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io

mnist = scipy.io.loadmat('mnist-original.mat')
X = mnist['data']
y = mnist['label']

X_reshaped = np.reshape(X, (70000, 28, 28))
some_digit = X_reshaped[0]
plt.imshow(some_digit, cmap="binary")
plt.axis("off")
plt.show()

首先，使用numpy的reshape()函数将X转换为形状为（70000，28，28）的三维数组。然后，可以像上面那样选择一个图像，将其传递给imshow()函数进行绘制。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 文章：Mnist手写识别项目常见问题及解决方法 中也许有你想要的答案，请看下吧

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