Python MNIST数据非规范化并没有返回相同的结果

这是我学习的一部分。我知道规范化确实有助于提高准确性，因此将mnist值除以255。这将把所有像素除以255，因此28*28的所有像素的值将在0.0到1.0之间

现在我想用255乘以它，这意味着我们应该得到原始值。但是当我显示图片时，原始图片和非标准化图片都是不同的

(trainX, trainY), (testX, testY) = mnist.load_data()


plt.subplot(2,2,1)
plt.imshow(trainX[143])

trainX /= 255

plt.subplot(2,2,2)
plt.imshow(trainX[143])


trainX *= 255

plt.subplot(2,2,3)
plt.imshow(trainX[143])
plt.show()

输出：

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我错过了什么？。与输入数据的浮点和int数据类型相关的任何内容？

MNIST存储为28x28 uint8 numpy数组，当您除以255时，它会将数据转换为浮点以进行除法，最终成为浮点数组。因此，当您与255相乘时，它仍然是一个浮点数组，matplotlib可能会出于打印目的对其进行不同的解释

要使其正常工作，必须将数据强制转换为uint8，如：

trainX = (trainX * 255).astype(np.uint8)

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然后它应该正确地绘制。

我假设它与矩阵的数据类型紧密相连。在将单个矩阵乘以255之前，您检查过它吗？之后呢？谢谢你的回复。我不明白你的意思。sry，您能详细说明一下吗？您是否在乘法前后手动检查了

trainX[143]

的值？似乎有一个数据类型问题，即不是浮点值，而是只得到整数或类似的东西。@Whoami您确定这段代码运行时没有错误吗？因为

trainX/=255

由于类型改变（即从uint到float）。你的Python版本是什么？另外，当我将其更改为

trainX=trainX/255

时，它对我有效，并且所有打印的图像都相同。我正在使用python 3.5.2。