import?numpy?as?np??#用于數(shù)據(jù)處理
import?matplotlib.pyplot?as?plt??#?用于展示圖片
import?scipy.io?as?sio??#?用于讀取.mat

def?load_dataset（dataset=‘usps‘）:
????#?加載usps數(shù)據(jù)集
????if?dataset?==?‘usps‘:
????????data?=?sio.loadmat（‘usps_resampled.mat‘）
????????x_train?y_train?x_test?y_test?=?data[‘train_patterns‘].T?data[‘train_labels‘].T?data[‘test_patterns‘].T?data[‘test_labels‘].T
????????x?=?np.concatenate（（x_train?x_test））
????????y_train?=?[np.argmax（l）?for?l?in?y_train]??#?將onehot編碼轉(zhuǎn)成一般編碼
????????y_test?=?[np.argmax（l）?for?l?in?y_test]??#?將onehot編碼轉(zhuǎn)成一般編碼
????????y?=?np.concatenate（（np.array（y_train）?np.array（y_test）））.astype（np.int32）
????????x?=?x.reshape（（-1?16?16?1））.astype（np.float32）???#?便于使用卷積層
????????#?x?=?x.reshape（（x.shape[0]?16*16））.astype（np.float32）???#?便于使用全連接層
????????x?=?np.divide（x?255.）??#?歸一化
????????print（‘USPS:‘?x.shape?y.shape）??#?（9298?16?16?1）
????????return?x?y

????else:
????????print（‘The?dataSet?name?is?useless‘）
????????exit（0）


def?show_figure（data）:??#?顯示前200張圖片
????digit_size?=?data.shape[1]??#?16?或者?28
????data?=?np.squeeze（data）??#?去掉1維
????figure?=?np.zeros（（digit_size?*?10?digit_size?*?20））
????t?=?0
????for?i?in?range（10）:??#?10行
????????for?j?in?range（20）:??#?每行展示20個數(shù)據(jù)
????????????figure[i?*?digit_size:?（i+1）?*?digit_size?j?*?digit_size:?（j+1）?*?digit_size]?=?data[t]
????????????t?=?t?+?1
????plt.figure（figsize=（15?15））
????plt.imshow（figure）
????plt.show（）

if?__name__?==?‘__main__‘:
????#?load?dataset
????x?y?=?load_dataset（‘usps‘）
????print（y[:200]）??#?展示前200個樣本的標(biāo)簽
????show_figure（x）??#?展示前200個樣本數(shù)據(jù)

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2020-05-25?10:11??usps手寫數(shù)據(jù)集+使用代碼\
?????文件????????1759??2020-05-25?10:14??usps手寫數(shù)據(jù)集+使用代碼\test_usps.py
?????文件????19228688??2006-03-13?20:48??usps手寫數(shù)據(jù)集+使用代碼\usps_resampled.mat