可视化3个10分类，可视化三大类别分类展示

摘要：本文介绍了可视化技术中的三个重要的分类，包括面向用户的可视化、面向开发者的可视化以及面向数据科学家的可视化。这三个分类涵盖了可视化技术的不同应用领域，包括用户界面设计、软件开发和数据科学等领域。每个分类都有其特定的目的和用途，旨在帮助用户更好地理解和分析数据，提高决策效率和准确性。可视化技术已成为现代社会中不可或缺的一部分，其应用前景广阔。

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow"

os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

import keras

from keras import layers

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

import numpy as np

def get_data(dataset_name=None, channel=1):

if channel == 1 and dataset_name == 'mnist':

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

x_train = np.expand_dims(x_train, -1) # 增加维度以匹配颜色通道要求

x_test = np.expand_dims(x_test, -1) # 同上处理测试集数据

return (x_train, y_train), (x_test, y_test)

elif channel == 1 and dataset_name == 'fashion_mnist':

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() # 同上处理时尚MNIST数据集

return (x_train, y_train), (x_test, y_test) # 返回训练集和测试集数据对

elif channel == 3 and dataset_name == 'cifar10': # 处理CIFAR-10数据集，包含彩色图像，通道数为3

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data() # 加载CIFAR-10数据集数据对

return (x_train, y_train), (x_test, y_test) # 返回训练集和测试集数据对，包含彩色图像数据预处理完成后的结果展示代码省略（待补充）图片展示代码省略，待补充展示CIFAR-10数据集的图片内容，图片来源网络，侵删，图片展示代码示例如下：展示CIFAR-10数据集的随机图像样本，通过调用show_imgs函数来展示训练集中的图像样本，代码示例如下：show_imgs(x_train, y_train, col=5, row=5)，其中col和row分别表示列数和行数，用于控制展示的网格大小，通过调整这些参数，可以展示不同数量的图像样本，代码中的其他部分保持不变，包括数据加载和预处理部分，注意：在调用show_imgs函数之前，需要先加载数据集并获取训练集和测试集的数据对，需要在代码中添加相应的数据加载和预处理代码来生成训练集和测试集的数据对，并将其传递给show_imgs函数进行展示，还需要添加相应的注释和说明来解释代码的功能和作用，这样可以让读者更好地理解代码的逻辑和流程，确保所有的代码都正确无误，并且符合Python语法规范，注意在使用第三方库时遵循相应的使用规则和许可协议。