한눈에 보는 숫자
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 59번째.
load_digits에는 손으로 쓴 숫자 1,797개가 들어 있습니다. 각 샘플은 8×8 그림의 행별 픽셀 밝기값 64개로 구성되며, 값의 범위는 0(빈 공간)부터 16(잉크가 가득한 상태)까지입니다.
두 명의 작성자가 똑같이 4를 쓰는 경우는 없습니다:
교사는 일반적인 것을 원합니다. 각 픽셀의 평균이 해당 숫자의 모든 샘플에 걸쳐 계산된 평균 이미지입니다.
챌린지
어려움프로그램은 숫자 d를 읽습니다. as_frame 없이 숫자 데이터를 불러와 .data와 .target이 NumPy 배열이 되도록 하세요.
- 숫자
d의 평균 이미지를 계산하세요. - 가장 밝은 픽셀의 행과 열을 출력하세요. 인덱스는 0부터 셉니다.
- 평균 잉크값을 출력하세요. 64개 픽셀 평균의 평균을 구한 뒤,
np.round로 소수점 2자리까지 반올림합니다. gray를 사용해 8 x 8 이미지로 그린 다음, 제목을Average와 해당 숫자로 지정하세요.
숫자 4의 경우 다음과 같은 모양이어야 합니다.
입력이 4일 때 전체 출력은 다음과 같습니다.
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]직접 해보기
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
d = int(input())
# 아래에 코드를 작성하세요
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