如何从从keras导入的MNIST数据集中删除特定数字

Question

我正试图从Keras提供的MNIST数据集中删除一个特定的数字(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]

结果是一个错误：AttributeError:"numpy.ndarray"对象没有属性"drop">

我该怎么办？

更重要的是，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！！！

Answer 1

让我们先来看看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,)

因此，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)

它们按随机顺序排列。如果你只想通过获取一个连续的切片来获取一小部分数据，这是一件好事，那么很容易获得包括每个数字的样本。但这会让你想做的任务变得更加困难。你需要对应每个数字的索引。然后你需要使用这些索引来选择你想要的图像和标签。

您希望了解名为nonzero()的Numpy数组方法，并了解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。这个双线功能将满足您的需要：

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

这里有一个如何称呼它的例子：

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