使用matplotlib对分类数据集样本可视化

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在训练分类器之前，我们常常希望能够对数据集有一个直观的感受，比如像这样：
imgA
今天做CS231n作业一的时候，发现作业里有一段代码用matplotlib实现了这一功能，代码如下：

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classes = ['plane', 'car', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
num_classes = len(classes)
samples_per_class = 7
for y, cls in enumerate(classes):
    idxs = np.flatnonzero(y_train == y)
    idxs = np.random.choice(idxs, samples_per_class, replace=False)
    for i, idx in enumerate(idxs):
        plt_idx = i * num_classes + y + 1
        plt.subplot(samples_per_class, num_classes, plt_idx)
        plt.imshow(X_train[idx].astype('uint8'))
        plt.axis('off')
        if i == 0:
            plt.title(cls)
plt.savefig(yourpath)

这段程序中samples_per_class为每个类别图片采样的张数，随后使用了两次枚举，外层的枚举用来从每个类里随机抽取用于展示的7张图片，内层的枚举用来将挑选出来的图片作为subplot放在matplotlib提供的图框中，最后使用plt.savefig(yourpath)保存即可。

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