cifa10のバイナリデータ形式について

Question

cifar10はpythonバージョンとバイナリデータ版のファイルがダウンロードできます。
バイナリデータの形式は

<1 x label><3072 x pixel>
...
<1 x label><3072 x pixel>

となっていますが、これはpythonでは下記のデータ構造と同じでしょうか？
これは[ラベル値(label),画像値(image)]のリストです。

リスト([label,image])

[6, array([ 59,  43,  50, ..., 140,  84,  72], dtype=uint8)]
[9, array([154, 126, 105, ..., 139, 142, 144], dtype=uint8)]
[9, array([255, 253, 253, ...,  83,  83,  84], dtype=uint8)]
[4, array([28, 37, 38, ..., 28, 37, 46], dtype=uint8)]
[1, array([170, 168, 177, ...,  82,  78,  80], dtype=uint8)]
[1, array([159, 150, 153, ...,  14,  17,  19], dtype=uint8)]
[2, array([164, 105, 118, ...,  29,  26,  44], dtype=uint8)]
[7, array([ 28,  30,  33, ..., 100,  99,  96], dtype=uint8)]
[8, array([134, 131, 128, ..., 136, 137, 138], dtype=uint8)]
[3, array([125, 110, 102, ...,  82,  84,  86], dtype=uint8)]
[4, array([53, 54, 56, ..., 39, 46, 41], dtype=uint8)]
[7, array([142, 172, 176, ..., 105, 106, 111], dtype=uint8)]
[7, array([164, 162, 162, ..., 108, 107, 100], dtype=uint8)]
[2, array([17, 17, 17, ..., 20, 18, 16], dtype=uint8)]```

Comments

[8524ba23]

単純にopen()とread()を利用する方法ではだめなのでしょうか？

[8524ba23]

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html にbinary/python 各データ形式およびpython読込方法が明記されておりますが、具体的に何が分からないのでしょうか？

[trafalbad]

掲載のデータ形式と等しいpythonでのデータ形式は質問内容のデータ形式でよろしいでしょうか？回答よろしくお願いします

[8524ba23]

arrayのshapeとdtypeがバイナリと同じか資料と確認すれば明らかと思うのですが、確認した結果はいかがでしょうか？

[trafalbad]

shapeは同じなのですが、２つのリストが要素のリスト[[labelのリスト(10000,)],[imageリスト(10000,3072)]]なのか、質問内容の形のどちらなのでしょうか？初歩的内容ですが、よろしくお願いします

[8524ba23]

あなたが質問文で提示されているとおりに解釈すると[label,image]が10000？個のリストだと思われるのですが、違いますでしょうか？

[trafalbad]

はいそうです、[label(1,),image(3072)]の10000のリストです

[8524ba23]

結論出たようですので、自己回答をお勧めします。

Answer 1

質問内容通り、[ラベル値(label),画像値(image)]のリスト[1,3072]の10000のリスト

リスト([label,image])

[6, array([ 59,  43,  50, ..., 140,  84,  72], dtype=uint8)]
[9, array([154, 126, 105, ..., 139, 142, 144], dtype=uint8)]
[9, array([255, 253, 253, ...,  83,  83,  84], dtype=uint8)]
[4, array([28, 37, 38, ..., 28, 37, 46], dtype=uint8)]
[1, array([170, 168, 177, ...,  82,  78,  80], dtype=uint8)]
[1, array([159, 150, 153, ...,  14,  17,  19], dtype=uint8)]
[2, array([164, 105, 118, ...,  29,  26,  44], dtype=uint8)]
[7, array([ 28,  30,  33, ..., 100,  99,  96], dtype=uint8)]
[8, array([134, 131, 128, ..., 136, 137, 138], dtype=uint8)]
[3, array([125, 110, 102, ...,  82,  84,  86], dtype=uint8)]
[4, array([53, 54, 56, ..., 39, 46, 41], dtype=uint8)]
[7, array([142, 172, 176, ..., 105, 106, 111], dtype=uint8)]
[7, array([164, 162, 162, ..., 108, 107, 100], dtype=uint8)]
[2, array([17, 17, 17, ..., 20, 18, 16], dtype=uint8)]```