接下來我們要學會的是一寫MNIST的基本訓練程式碼

首先是察看確認之前提到的訓練資料和測試資料分別為60000筆盒10000筆，相信有學過一點點Python的人都知道查看長度是用{len(資料)}，道理是一樣的，我這裡直接進行示範:

print(len(train_feature),len(train_label))

再來可以確認照片的維度，在Python我們是使用{資料.shape}來查看

print(train_feature.shape,train_label.shape)

這邊的第一個60000和28分別為圖片的真實值和28*28的長寬

還有一個很重要的是印出數字圖片的照片，通常會定義一個show_image函數來印出照片

import matplotlib.pyplot as plt
def show_image(image):
  fig = plt.gcf()
  fig.set_size_inches(2, 2)
  plt.imshow(image, cmap='binary')
  plt.show()

程式解釋:

第1行載入matplotlib.pyplot，並簡稱plt，是為了利用matplotlib來進行繪圖

第2行創建一個函數show_image，並要求輸入一個image參數

第3行設立一個變數fig，gcf()是一個matplotlib中的一個函數，是為了對fig進行操作

第4行將圖片長寬設定為2英寸

第5行的imshow為matplotlib中的一個函數，裡面的第1個參數image為呼叫函數中輸入的值image

，第2個參數cmap=’binary’是用來設定照片為白底黑字的方式顯示的

第6行是將照片用以上條件來顯示出來

直接來印一個試試看吧

show_image(train_feature[0])

可以練習看看一次輸入10個image值來印出十張照片，明天教預測資料時可以順便對一下答案。