Python 取消勾选后在终端上查看MNIST数据集中的所有值

我已经查看了之前询问的与我的查询相关的问题，但需要更多帮助才能查看pickle文件（MNIST.pkl.gz）中的每个值。我使用gzip解除pickle，并且能够在终端上查看数组的一部分，但其余条目被点替换。为了解决打印完整数组时出现的问题，我尝试了一种方法来打印它，但没有解决我的问题，因为它主要解决相同的问题，但在使用NumPy打印时。这是我的密码：

import scipy.io
import pickle  
import gzip

#import numpy
#numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)

#mat=scipy.io.loadmat('traffic_patches.mat')
#print mat 
dataset='mnist.pkl.gz'
#unpickling..

f = gzip.open(dataset, 'rb')
training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f)


print 'we will print'
print training_data[0], ' ', training_data[1]
print 'we printed'
print training_data
'''f=open('mattext1.txt','w+')
pickle.dump(mat,f)
f.close()
'''
#training_data[0]>file1.txt

f.close()

---

了解如何通过将其打印到.txt文件来获取所有值。下面是打印文件中的矩阵值和终端上的标签的代码

#Supratika


import scipy.io
import pickle
import gzip
import numpy
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.nan)
#mat=scipy.io.loadmat('traffic_patches.mat')
#print mat
'''f=open('mattext1.txt','w+')
pickle.dump(mat,f)
f.close()
'''
dataset='mnist.pkl.gz'
#unpickling..

f = gzip.open(dataset, 'rb')
training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f)


print 'we will print'
#print training_data[0], ' ', training_data[1]


g=open("sup_data2.txt","w")
for line in training_data[0]:
    #print type(line) --->    <type 'numpy.ndarray'>

    x=map(str,line.tolist())# makes space separated string frm a list of numbers
    g.write(' '.join(x))

#The above prints serially all the 784 pixel values of all the 60,000 images in mnist.


for val in training_data[1]:
    #y=map(str,val.tolist())
    #g.write(' '.join(y))
    print ' ',training_data[1][val] #class labels

g.close

print 'we printed'
#print training_data

#training_data[0]>file1.txt

f.close()

#Supratika
导入scipy.io
进口泡菜
导入gzip
进口numpy
numpy.set\u打印选项（阈值=numpy.nan）
#mat=scipy.io.loadmat（'traffic\u patches.mat'）
#印花垫
''f=open（'mattext1.txt'，'w+'））
泡菜倾倒场（垫子，f）
f、 关闭（）
'''
dataset='mnist.pkl.gz'
#令人不快的。。
f=gzip.open（数据集'rb'）
培训数据、验证数据、测试数据=pickle.load（f）
打印“我们将打印”
#打印培训数据[0]，''，培训数据[1]
g=打开（“sup_data2.txt”，“w”）
对于训练单元数据[0]中的行：
#打印类型（行）--->
x=map（str，line.tolist（））#使空格分隔的字符串frm成为数字列表
g、 写（“”.连接（x））
#上面列出了mnist中所有60000个图像的784个像素值。
对于训练数据[1]中的val：
#y=map（str，val.tolist（））
#g、 写（“”。加入（y））
打印“”，培训数据[1][val]#类别标签
g、 接近
打印“我们打印”
#打印培训数据
#培训数据[0]>file1.txt
f、 关闭（）