Numpy读取(SVHN)数据集

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy读取(SVHN)数据集。该数据集包含了从谷歌街景上抓取的数字图片。它被广泛用于深度学习领域的研究，以及手写数字识别问题。数据集中包含了数百万张训练数据和测试数据。

为了使用该数据集，我们需要下载并解压缩数据集，然后使用Numpy加载数据。我们将以Python脚本的形式提供示例代码，并且逐步解释每一部分的代码。

阅读更多：Numpy 教程

1. 数据集的下载与解压缩

我们可以从以下网址下载数据集:
http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

数据集包括如下文件：
– train_32x32.mat:训练数据集，包含73257张数字图片（3232）
– test_32x32.mat:测试数据集，共26032张数字图片（3232）
– extra_32x32.mat：额外的训练数据，共531131张数字图片（32*32）

我们需要将这些文件全部下载到同一个目录下，并使用例如WinRAR这样的软件解压缩成.mat文件。

2. 使用Numpy读取数据集

在本节中，我们将通过一个示例代码，展示如何使用Numpy读取(SVHN)数据集。使用的Python版本是3.x

import numpy as np
import scipy.io as mat

def load_data(path):
    """加载数据"""
    data = mat.loadmat(path)
    X = data['X']
    y = data['y']
    return X, y

def reshape_data(X):
    """重新整理X矩阵，以便于数据使用"""
    num_images = X.shape[3]
    num_features = X.shape[0] * X.shape[1] * X.shape[2]
    X_reshaped = np.transpose(X, (3, 0, 1, 2)).reshape(num_images, num_features)
    return X_reshaped

# 加载数据
path_train = './train_32x32.mat'
path_test = './test_32x32.mat'
X_train, y_train = load_data(path_train)
X_test, y_test = load_data(path_test)

# 重新整理数据
X_train = reshape_data(X_train)
X_test = reshape_data(X_test)

print("训练数据集的形状：", X_train.shape, y_train.shape)
print("测试数据集的形状：", X_test.shape, y_test.shape)

代码中通过load_data函数来读取.mat文件，返回X和y两个变量。然后通过reshape_data()函数将图片转换成我们常用的二维数组。

3. 使用数据集

最后，我们将使用NumPy来进行数学计算。实现方法可以是使用CNN（卷积神经网络）来训练模型，以便长期记住输入数据的特征，还可以使用其他回归和分类算法来对数据进行预测。

这里我们提供一个示例，使用KNN(K近邻)算法进行预测训练集的数字编号。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_train)

print("准确率：", accuracy_score(y_train, y_pred))