时间戳

首页 > 解决方案 > 如何从从 keras 导入的 MNIST 数据集中删除特定数字？

python-3.x - 如何从从 keras 导入的 MNIST 数据集中删除特定数字？

问题描述

我正在尝试从 Keras 提供的 MNIST 数据集中删除特定数字（如 0、4）。

from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train.drop([0], axis = 1)
y_train.drop([0], axis = 1)

x_train_0 = x_trian[0]
y_train_0 = y_train[0]

原来是一个错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop'

我应该怎么办？

更何况，如果我想减去数字0的数据，我可以简单地做x_train[0]吗？

谢谢！！！

标签： python-3.xkerasfiltermnist

解决方案

我们先看一下 Keras MNIST 数据格式。

>>> from keras.datasets import mnist
>>> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
>>> x_train.shape
(60000, 28, 28)
>>> y_train.shape
(60000,)

所以x_...变量保存图像，y_...变量保存标签。它们都是 Numpy 数组对象。数据的顺序是什么？

>>> y_train[:20]
array([5, 0, 4, 1, 9, 2, 1, 3, 1, 4, 3, 5, 3, 6, 1, 7, 2, 8, 6, 9],
      dtype=uint8)

它们是随机顺序的。如果您只想通过连续切片来获取一小部分数据，这是一件好事，很容易获得包含每个数字的样本。但这会使您想做的任务变得更加困难。您需要与每个数字对应的索引。然后你需要使用这些索引来选择你想要的图像和标签。

您想查看名为 的 Numpy 数组方法nonzero()，并且您将想了解 Numpy 如何使用布尔值数组从具有兼容形状的数组中选择元素。这个两行功能将满足您的需求：

def remove(digit, x, y):
    idx = (y != digit).nonzero()
    return x[idx], y[idx]

这是一个如何调用它的示例：

x_no3, y_no3 = remove(3, x_train, y_train)

推荐阅读