手書き数字のデータを扱う！Pythonでmnistを使う方法【初心者向け】

Pythonでmnistを使う方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

mnistとは

mnistとは、手書き数字の画像のデータのセットです。機械学習やディープラーニングを学ぶ際のデータセットとして良く用いられます。画像は全部で7万枚あり、トレーニング用データ6万枚とテスト用データ1万枚で構成されています。

データは、画像データとラベルで構成されています。ラベルとは画像データが表す数字です。

1つ1つの画像はグレースケールで、大きさが縦28ピクセル・横28ピクセルです。各ピクセルには0〜255の値が格納されています。

ちなみにmnistとは Mixed National Institute of Standards and Technology database の略です。

 

mnistの使い方

mnistを使うには、以下の方法があります。

THE MNIST DATABASE of handwritten digits からダウンロードする

こちらが本家です。Yann LeCun さんのサイトからダウンロードできます。

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

 

scikit-learn を使い mldata.org からダウンロードする

mldata.orgは機械学習用データを集めたサイトです。以下のように記述することで、 mnist をダウンロードできます。初回ダウンロードには時間がかかりますが、次回以降はダウンロード済のデータを読み込んで利用できます。

ただし、 mldata.org は、しばしばサーバがダウンしており、ダウンロードできない場合があります。なお、scikit-learnには、 load_digits というメソッドで手書き数字のデータセットを取得できます。これは mnist を加工して作成した、 縦8ピクセル・横8ピクセル、1800枚の小さなデータセットです。 mnist とは大きさも枚数も異なりますので注意してください。

from sklearn.datasets import fetch_mldata
mnist = fetch_mldata('MNIST original', data_home=".")

各種機械学習のライブラリを使う

最もおすすめの方法です。 TensorFlow や Keras などの機械学習のライブラリには、あらかじめ mnist をダウンロードするメソッドが用意されています。

 

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実際に書いてみよう

今回のサンプルプログラムでは、機械学習ライブラリの Keras を使い、 mnist のダウンロードと表示を行います。なお事前に必要なライブラリのインストールが必要です。

pip install keras
pip install matplotlib

サンプルプログラムは以下となります。

# 必要なライブラリのインポート
from keras import backend as K
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt

# mnist データをダウンロード
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 画像データとラベルの要素数を表示
print("画像データの要素数", train_images.shape)
print("ラベルデータの要素数", train_labels.shape)

# ラベルと画像データを表示
for i in range(0,10):
 print("ラベル", train_labels[i])
 plt.imshow(train_images[i].reshape(28, 28), cmap='Greys')
 plt.show()

実行結果は以下のようになります。

 

この記事を監修してくれた方 太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

 

 

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