MNIST画像の表示について

Question

前提・実現したいこと

画像のようにMNISTデータを各クラスごとに１クラス10枚ずつ表示したいです。（画像はインターネットからコピーしています）
![

現時点で実装できているもの

現時点では、以下のソースコードのように学習用データの最初から縦10、横10で表示できるようにしました。

該当のソースコード

### MNIST データを可視化するプログラム ###

from __future__ import print_function

import cv2
import numpy as np
import mnist

nx, ny = 10, 10  #  横縦に並べる画像の数
gap = 3         #  画像間のスペース

# MNIST の学習データのうち最初の nx * ny 個だけ取り出す
mn = mnist.MNIST(pathMNIST = './mnist')
dat = mn.getImage('L')
lab = mn.getLabel('L')

result=[]

for i in range(10):
    count=0
    for count in range(10):
        for j in range(len(dat)):
            if i == lab[j]:
                result.append(dat[j])
                count = count+1
            elif count == 10:
                break

nrow, ncol = mn.nrow, mn.ncol

# 並べた画像の幅と高さ
width  = nx * (ncol + gap) + gap
height = ny * (nrow + gap) + gap

# 画像の作成
img = np.zeros((height, width), dtype = int) + 128
for iy in range(ny):
    lty = iy*(nrow + gap) + gap
    for ix in range(nx):
        ltx = ix*(ncol + gap) + gap
        img[lty:lty+nrow, ltx:ltx+ncol] = result[iy*nx+ix].reshape((nrow, ncol))

# 画像の出力
cv2.imwrite('MNIST.png', img)

# ラベルの出力
print(lab.reshape((ny, nx)))

#### MNISTデータ読み込み用プログラム
from __future__ import print_function

import struct
import os
import numpy as np
 
 
class MNIST:
 
    def __init__( self, pathMNIST = '.' ):
 
        fnLabelL = os.path.join( pathMNIST, 'train-labels-idx1-ubyte' )
        fnLabelT = os.path.join( pathMNIST, 't10k-labels-idx1-ubyte' )
        self.fnLabel = { 'L': fnLabelL, 'T': fnLabelT }
        fnImageL = os.path.join( pathMNIST, 'train-images-idx3-ubyte' )
        fnImageT = os.path.join( pathMNIST, 't10k-images-idx3-ubyte' )
        self.fnImage = { 'L': fnImageL, 'T': fnImageT }
        self.nrow = 28
        self.ncol = 28
        self.nclass = 10
 
 
    def getLabel( self, LT ):
        
        return _readLabel( self.fnLabel[LT] )
 
 
    def getImage( self, LT ):
        
        return _readImage( self.fnImage[LT] )
 
 
##### reading the label file
def _readLabel( fnLabel ):
 
    f = open( fnLabel, 'rb' )
 
    header = f.read( 8 )
    mn, num = struct.unpack( '>2i', header )  # MSB first (bigendian)
    assert mn == 2049
    label = np.array( struct.unpack( '>%dB' % num, f.read() ), dtype = int )
 
    f.close()
 
    return label
 
 
##### reading the image file
def _readImage( fnImage ):
 
    f = open( fnImage, 'rb' )
 
    header = f.read( 16 )
    mn, num, nrow, ncol = struct.unpack( '>4i', header ) # MSB first (bigendian)
    assert mn == 2051
 
    ### pixels (unsigned byte)
    npixel = ncol * nrow
    pixel = np.empty( ( num, npixel ) )
    for i in range( num ):
        buf = struct.unpack( '>%dB' % npixel, f.read( npixel ) )
        pixel[i, :] = np.asarray( buf )
 
    f.close()
 
    return pixel
 
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    mnist = MNIST( pathMNIST = './mnist' )

    print( '# MNIST training data' )
    dat = mnist.getImage( 'L' )
    lab = mnist.getLabel( 'L' )
    print( dat.shape, dat.dtype, lab.shape )
    print(lab.index("0"))
 
    print( '# MNIST test data' )
    dat = mnist.getImage( 'T' )
    lab = mnist.getLabel( 'T' )
    print( dat.shape, dat.dtype, lab.shape )

エラー箇所

これで実行すると「0」の画像が100枚（縦10、横10）表示にできました。
しかし、このままでは0のみになります。どうすれば全ての数字を10枚ずつ表示できますか？

Comments

[plasticgrammer]

回答には不足しているかもしれませんが、単純に実装すると以下のような流れでよいのではと思います。

1. とりあえずラベルを全部取得
lab = mn.getLabel('L')

2. 出力ラベルのループ（0～9）

3. ラベル全部に対するループ
出力ラベルと等しければ、それに対応するイメージデータを保持
10個みつかったらブレイク

4. 保持しているイメージデータ全てを出力

[takuya324232506]

回答ありがとうございます。
この回答を基に修正しました。0だけの画像100枚が縦横10枚ずつになってしまいました。
修正箇所等あればお願いします！

[plasticgrammer]

for count in range(10):
これは不要では？

[takuya324232506]

ありがとうございます。
あれから修正したらうまく画像表示ができました。

Answer 1

count=0
for i in range(0,10):
    for j in range(len(dat)):
        if i == lab[j]:
            result.append(dat[j])
            count = count+1
        if count != 0 and count == 15:
            count = 0
            break

このように書き換えたら実装できました。回答いただいたみなさんありがとうございました。