Pandas 使用numpy可视化熊猫DF

我有一个名为embeddings的50 x 300 pandas数据帧，希望将其视为numpy阵列。我正在使用下面的功能查看样本：

def view_samples(samples, m, n): 
    fig, axes = plt.subplots(figsize=(10, 10), nrows=m, ncols=n, sharey=True, sharex=True) 
    for ax, img in zip(axes.flatten(), samples): 
        ax.xaxis.set_visible(False) 
        ax.yaxis.set_visible(False) 
        im = ax.imshow(1-img.reshape((50,300)), cmap='Greys_r') 
    return fig, axes

并按如下方式运行：

faces = [embeddings.to_numpy()]
_ = view_samples(faces, 1, 4)

当前结果如下所示。只有第一张（最左边的）是正确的，其他的图片不是

鉴于此错误，我还试图重写函数，使其不包含子批，即仅包含最左边的子批。

问题在于：

faces = [embeddings.to_numpy()]

即

len（faces）==1

。因此：

for ax, img in zip(axes.flatten(), samples): 

你只能画一次。也许你的意思是：

faces = embeddings.to_numpy()

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事实上，我得到len（faces）==50，当我使用faces=embeddings.to_numpy（）：无法将大小为300的数组重塑为形状（50300），所以我将其更改为（10,30），它成功了！如果你只有一张脸，为什么你会期待4个情节？我重写了它，期待一个情节。我试图在最终目标中实现这一点。