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mnist手写数字数据集在机器学习中非常常见，这里记录一下用python从本地读取mnist数据集的方法。
这部分内容网络上很常见，这里还是简明介绍一下。网络上下载的mnist数据集包含4个文件：
前两个分别是测试集的image和label，包含10000个样本。后两个是训练集的，包含60000个样本。.gz表示这个一个压缩包，如果进行解压的话，会得到.ubyte格式的二进制文件。
上图是训练集的label和image数据的存储格式。两个文件最开始都有magic number和number of images/items两个数据，有用的是第二个，表示文件中存储的样本个数。另外要注意的是数据的位数，有32位整型和8位整型两种。
需要import gzip
读取训练集的代码如下：
def load_mnist_train(path, kind='train'):
'‘'
path:数据集的路径
kind:值为train，代表读取训练集
‘'‘
labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte.gz'% kind)
images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte.gz'% kind)
#使用gzip打开文件
with gzip.open(labels_path, 'rb') as lbpath:
#使用struct.unpack方法读取前两个数据，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读取8个字节
#这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个数
magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8))
#使用np.fromstring读取剩下的数据，lbpath.read()表示读取所有的数据
labels = np.fromstring(lbpath.read(),dtype=np.uint8)
with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))
images = np.fromstring(imgpath.read(),dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
return images, labels
读取测试集的代码类似。
如果在本地对四个文件解压缩之后，得到的就是.ubyte格式的文件，这时读取的代码有所变化。
def load_mnist_train(path, kind='train'):
'‘'
path:数据集的路径
kind:值为train，代表读取训练集
‘'‘
labels_path = os.path.join(path,'%s-labels-idx1-ubyte'% kind)
images_path = os.path.join(path,'%s-images-idx3-ubyte'% kind)
#不再用gzip打开文件
with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
#使用struct.unpack方法读取前两个数据，>代表高位在前，I代表32位整型。lbpath.read(8)表示一次从文件中读取8个字节
#这样读到的前两个数据分别是magic number和样本个数
magic, n = struct.unpack('>II',lbpath.read(8))
#使用np.fromfile读取剩下的数据
labels = np.fromfile(lbpath,dtype=np.uint8)
with gzip.open(images_path, 'rb') as imgpath:
magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII',imgpath.read(16))
images = np.fromfile(imgpath,dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
return images, labels
读取之后可以查看images和labels的长度，确认读取是否正确。
jsjbwy