코드 5-5 분류에 사용될 클래스 정의
labels_map = {0 : 'T-Shirt', 1 : 'Trouser', 2 : 'Pullover', 3 : 'Dress', 4 : 'Coat', 5 : 'Sandal', 6 : 'Shirt', 7 : 'Sneaker', 8 : 'Bag', 9 : 'Ankle Boot'} ------ 열 개의 클래스
fig = plt.figure(figsize=(8,8)); ------ 출력할 이미지의 가로세로 길이로 단위는 inch
columns = 4;
rows = 5;
for i in range(1, columns*rows +1):
img_xy = np.random.randint(len(train_dataset)); ------ ①
img = train_dataset[img_xy][0][0,:,:] ------ ②
fig.add_subplot(rows, columns, i)
plt.title(labels_map[train_dataset[img_xy][1]])
plt.axis('off')
plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.show() ------ 20개의 이미지 데이터를 시각적으로 표현
① np.random은 무작위로 데이터를 생성할 때 사용합니다. 또한, np.random.randint()는 이산형 분포를 갖는 데이터에서 무작위 표본을 추출할 때 사용합니다. 따라서 random.randint(len (train_dataset)) 의미는 0~(train_dataset의 길이) 값을 갖는 분포에서 랜덤한 숫자 한 개를 생성하라는 의미입니다. 참고로 random.randint와 유사하게 사용되는 random.rand와 random.randn을 예시로 살펴보겠습니다.