Dígitos de un vistazo
Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 59 de 60.
load_digits contiene 1.797 dígitos escritos a mano. Cada muestra consta de 64 niveles de brillo de píxeles, fila tras fila de una imagen de 8 por 8, desde 0 (en blanco) hasta 16 (tinta completa).
No hay dos escritores que dibujen un 4 igual:
Un profesor quiere la típica: la imagen promedio, donde cada píxel es la media de ese píxel en todas las muestras del dígito.
Desafío
DifícilEl programa lee un dígito d. Carga los dígitos sin as_frame, para que .data y .target sean arreglos de NumPy.
- Calcula la imagen promedio del dígito
d. - Imprime la fila y la columna de su píxel más brillante, contando desde 0.
- Imprime su promedio de tinta: la media de las medias de sus 64 píxeles, redondeada a 2 decimales con
np.round. - Dibújala como una imagen de 8 por 8 en
gray, tituladaAveragey el dígito.
La tuya debería verse así, para el 4:
Para la entrada 4, la salida completa es:
Brightest pixel: row 5, column 4
Average ink: 4.85
Charts drawn: 1
Title: Average 4
Images: 1
Size: 8 rows, 8 columns
Color map: gray
Row 0: [0.0, 0.0, 0.5, 7.1, 11.5, 2.0, 0.2, 0.1]
Row 1: [0.0, 0.1, 3.5, 13.3, 8.5, 2.0, 1.1, 0.3]
Row 2: [0.0, 0.7, 10.5, 11.4, 4.9, 5.8, 3.8, 0.3]
Row 3: [0.0, 4.6, 14.5, 6.4, 7.4, 10.6, 6.1, 0.0]
Row 4: [0.0, 8.6, 14.6, 9.7, 13.0, 14.0, 5.3, 0.0]
Row 5: [0.1, 6.3, 11.3, 12.4, 14.6, 10.4, 1.6, 0.0]
Row 6: [0.1, 1.1, 2.9, 7.8, 13.5, 4.2, 0.0, 0.0]
Row 7: [0.0, 0.0, 0.6, 7.8, 11.8, 2.0, 0.0, 0.0]Pruébalo tú mismo
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
d = int(input())
# Escribe tu código a continuación
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Operaciones matemáticas con arrays completosEstadísticas resumidasEstadísticas por ejeDifusiónMáscaras booleanasRepaso: calificaciones de exámenes6Gráficos para datos
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