Python,手書き数字データベースmnistから数字5の画像を取り出す,class,defを使う

Question

前提・実現したいこと

pythonの機械学習の勉強を始めようと思っているものです。
mnistの中から5の画像をリスト化して出力するコードを書こうとしています。
class,def,への理解がまだまだです。

どこがおかしいのでしょうか。
あまりにおかしすぎて修正できないレベルであれば考え直します。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "mnist_def.py", line 23, in <module>
    mnist = Mnist('mnist_784', 'data', 'target')
  File "mnist_def.py", line 8, in __init__
    self.mnist = fetch_openml('database_name', version = 1) #データベースを取得
  File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets/openml.py", line 563, in fetch_openml
    data_info = _get_data_info_by_name(name, version, data_home)
  File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets/openml.py", line 333, in _get_data_info_by_name
    data_home)
  File "/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/datasets/openml.py", line 176, in _get_json_content_from_openml_api
    raise ValueError(error_message)
ValueError: Dataset database_name with version 1 not found.

このようなエラーが出ていますが、ここ以外にもおかしな所が多数ある気がしています。

該当のソースコード

from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np
from PIL import Image

class Mnist:
    #初期化メソッド
    def __init__(self, database_name, data_label, target_label):
        self.mnist = fetch_openml('database_name', version = 1,) #データベースを取得
        self.picture = self.mnist[data_label] #画像データを取得
        self.number = self.mnist[target_label]# ターゲット(数字)を取得

#関数make_listは、引数(enum)として与えられた数値の画像データのリストを作成し、戻り値とする
    def make_list(self, enum):
        picture_list = list()

        for i, num in enumerate(self.number):
            n = int(num) #収納されている数字（文字列）
            if n == enum: #emuで指定した数字と一緒なら
                picture_list.append(self.picture[i]) #画像をリストに追加

        return picture_list
#クラスとその関数を使って、数値5の画像リストpicuture_listを作成する
mnist = Mnist('mnist_784', 'data', 'target')
picture = mnist.make_list(5)
print(len(picture_list))

試したこと

教材やネットを見ながら書いていたのですが、、、手詰まりになってきたので質問しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

エラーの原因

TypeError: object of type 'int' has no len()
型エラー: 型 int のオブジェクトは len() が定義されていません。

picture_list = (5)
print(len(picture_list))

picture_list = (5) は picture_list = 5 と同じで、その結果、len(5) となっています。
整数を len() に渡すことはできないのでエラーとなっています。
おそらく、picture_list には数字5の画像がリストで入っているようにしたかったのだと思いますが、現状のコードはそのようになっていません。

MNIST データの指定した数字の画像を表示するコード

ステップ1)
コード内に MNIST データセットを取得する処理がどこにも見当たりません。fetch_openml でまず MNIST データセットを取得していください。

取得すると、画像を表す (70000, 784) の numpy 配列 X と各画像の数字を表す (70000,) の numpy 配列 y を返します。y の型は文字列なので注意していください。

ステップ2)
各画像の数字が5の画像を取得する場合、 target_imgs = X[y == '5'] とします。

ステップ3)
matplotlib で数字が5の画像の1枚を表示する。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml

# ステップ1) MNIST データを取得する。(30秒ぐらいかかる)
X, y = fetch_openml("mnist_784", version=1, return_X_y=True)
print(X.shape, y.shape)  # (70000, 784) (70000,)
print(X.dtype, y.dtype)  # float64 object
# y の型は数値ではなく、文字列なので注意

# 指定した数字の画像を取得する。
target = '5'
target_imgs = X[y == target]
# 形状を変更する。 (サンプル数, 784) -> (サンプル数, 28, 28)
target_imgs = target_imgs.reshape(len(target_imgs), 28, 28)
print(target_imgs.shape)  # (6313, 28, 28)

# 1枚可視化してみる。
plt.imshow(target_imgs[0], cmap='gray')
plt.plot()

---

コードの説明はだいぶ省略しているので、不明点があればコメントしてください。

追記

教材の穴埋めで上の様な感じになっているので、できるだけ形を崩さない形で解決できないでしょうか？

質問のコードをできるだけ変更しないで、「MNIST データセットから指定した数字の画像の一覧を取り出す」というタスクを実現するコードを以下に記載しました。

from sklearn.datasets import fetch_openml


class Mnist:
    def __init__(self, database_name):
        self.picture, self.number = fetch_openml(
            "mnist_784", version=1, return_X_y=True
        )

    def make_list(self, target):
        """数字 target の画像の一覧を取得する。
        """
        picture_list = []

        for img, label in zip(self.picture, self.number):
            if label == target:  # ラベルが target と同じ数字の場合
                picture_list.append(img)

        return picture_list


mnist = Mnist("mnist_784")
picture_list = mnist.make_list("5")
print(len(picture_list))  # 6313

追記

上のやつが答えらしいのですが、自分のpcだとエラーが出ました。

以下の2点がおかしいです。
写し間違えではないでしょうか。

この2点を修正したところ、動作しました。

- self.mnist = fetch_openml("database_name", version=1)
+ self.mnist = fetch_openml(database_name, version=1)

- picture = mnist.make_list(5)
+ picture_list = mnist.make_list(5)

修正後のコード

from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np
from PIL import Image


class Mnist:
    # 初期化メソッド
    def __init__(self, database_name, data_label, target_label):
        self.mnist = fetch_openml(database_name, version=1)  # データベースを取得
        self.picture = self.mnist[data_label]  # 画像データを取得
        self.number = self.mnist[target_label]  # ターゲット(数字)を取得

    # 関数make_listは、引数(enum)として与えられた数値の画像データのリストを作成し、戻り値とする
    def make_list(self, enum):
        picture_list = list()

        for i, num in enumerate(self.number):
            n = int(num)  # 収納されている数字（文字列）
            if n == enum:  # emuで指定した数字と一緒なら
                picture_list.append(self.picture[i])  # 画像をリストに追加

        return picture_list


# クラスとその関数を使って、数値5の画像リストpicuture_listを作成する
mnist = Mnist("mnist_784", "data", "target")
picture_list = mnist.make_list(5)
print(len(picture_list))

Comments

[wpx-vv1uZ]

回答ありがとうございます。
わがままですみませんが、教材の穴埋めで上の様な感じになっているので、できるだけ形を崩さない形で解決できないでしょうか？

[tiitoi]

追記しました。
これでも「質問のコードから穴埋めの形に沿っていなくて困る」ということであれば、質問のコードからは問題に最初から記載があった部分と質問者さんがあとから追加した部分の区別がつかないため、元の問題を貼ってください。

[wpx-vv1uZ]

回答ありがとうございます。
コードを書き換えました。
上のやつが答えらしいのですが、自分のpcだとエラーが出ました。
もし分かれば教えてくれると嬉しいです。

[tiitoi]

おそらく写し間違えだと思いますが、追記した2点を修正したところ、動作しました。
6313 と表示されるはずです。

[wpx-vv1uZ]

回答ありがとうございます。
6313と表示されました。
なんどもお答えいただき本当にありがとうございました。