我正在从一个数据集（使用flow_from_dataframe创建）中迭代图像，并希望使用pyplot显示图像及其对应的标签

training_dataset = train_dataset_gen.flow_from_dataframe(dataframe=train_df,                                                     directory="./Data/train/",                                                     x_col="file",                                                     y_col="label",                                                     shuffle=True,                                                     batch_size=BATCH_SIZE,                                                     target_size=IMG_SIZE,                                                     class_mode="sparse",                                                     subset="training")

我能够显示图像，但标签显示为0和1的数组。

for _ in range(len(training_dataset.filenames)):     image, label = training_dataset.next()     # 从迭代器中显示图像     plt.imshow(image[0])     plt.title(training_dataset.)     plt.show()

如何获取真实的标签值？

这个问题通过反转字典得到了解决：

class_names=training_dataset.class_indicesnew_dict={}for key, value in class_names.items():    new_dict[value]=key

回答：

ImageDataGenerator有一个属性.class_indices。它是一个字典，形式如下

{'class name': class index}

其中类名是字符串，表示您数据框标签列中的标签名称。类索引是与类名关联的整数。这是您在打印标签时看到的值（因为您使用了class_mode=’sparse’）。例如，在您的DataFrame中，如果您的标签是cat和dog，那么您的class_indices将是

{'cat':0, 'dog':1}

反转这个字典非常方便，如下所示

for key, value in class_dict.items():    new_dict[value]=key 

现在new_dict的形式为{0:’cat’, 1:’dog’}。因此，您可以按以下方式修改代码

for _ in range(len(training_dataset.filenames)):     image, label = training_dataset.next()     # 从迭代器中显示图像     plt.imshow(image[0])     label_name=new_dict[label[0]] # 注意您只显示批次中的第一张图像     plt.title(label_name)     plt.show()