Deep learning 对于以像素值为列的MNIST手语数据集，在python中绘制2D图像时出现无效形状错误

当我尝试在其中一个索引处绘制图像时，出现如下错误：

#Training dataset
dfr = pd.read_csv("sign_mnist_train.csv")
X_train_orig = dfr.iloc[:,1:]
Y_train_orig = dfr['label']

#Testing dataset
dfe = pd.read_csv("sign_mnist_test.csv")
X_test_orig = dfe.iloc[:,1:]
Y_test_orig = dfe['label']

#shapes of dataset
print(dfr.shape) #(27455, 785)
print(dfe.shape) #(7172, 785)

#Example of a picture
index = 1
plt.imshow(X_train_orig.iloc[index])



#TypeError: Invalid shape (784,) for image data

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看起来您试图绘制的图像是与[B，N]对应的平坦图像，其中N是1x28x28，B是27455，这是您的图像大小（27455784）。如果要将其馈送到784长向量的线性层，这是很好的。要绘制此图像，必须对其进行重塑，使其符合[27455,1,28,28]。您可以尝试以下方法：

image = X_train_orig.iloc[index]
image = np.reshape(image.values, (28, 28))
plt.imshow(image)