Rakamları Bir Bakışta Görün

Coddy'nin Machine Learning Journey'sinin Veriler ve Grafikler bölümünün bir parçası. Ders 59 / 60.

load_digits, el yazısıyla yazılmış 1.797 rakam içerir. Her örnek, 8'e 8'lik bir görüntünün satır satır düzenlenmiş 64 piksel parlaklık değerinden oluşur; değerler 0'dan (boş) 16'ya (tamamen mürekkepli) kadar değişir.

Hiçbir iki yazar 4'ü aynı şekilde çizmez:

load_digits'ten alınmış, ikişer beşli iki sırada yer alan, siyah zemin üzerinde beyaz mürekkeple yazılmış on el yazısı 4; her biri biraz farklı eğimli ve biçimlendirilmiş

Bir öğretmen alışılmış olanı istiyor: Her pikselin, rakamın tüm örneklerindeki ortalaması olan ortalama resmi.

Görev

Zor

Program bir rakam d okur. Rakamları as_frame olmadan yükle; böylece .data ve .target NumPy dizileri olur.

d rakamının ortalama görüntüsünü hesapla.
En parlak pikselinin satırını ve sütununu 0'dan başlayarak sayıp yazdır.
64 piksel ortalamasının ortalaması olan mürekkep ortalamasını np.round ile 2 ondalık basamağa yuvarlayıp yazdır.
Görüntüyü gray renk haritasında 8'e 8 boyutlarında çiz; başlığı Average ve rakam olsun.

4 için sonuç şöyle görünmeli:

Başlığı Average 4 olan 8'e 8 boyutlarında gri görüntü: siyah zemin üzerinde yumuşak, bulanık beyaz bir 4; en parlak yer, çoğu kişinin çizgiyi kestiği nokta

4 girdisi için çıktının tamamı şöyledir:

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]

Kendin dene

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits

d = int(input())

# Kodunuzu aşağıya yazın

Kendini test et

Bu ders kısa bir quiz içerir. Soruları yanıtlamak ve ilerlemeni kaydetmek için derse başla.

Veriler ve Grafikler bölümündeki tüm dersler

1Giriş

Merhaba, Makine Öğrenmesi Model Nedir?Kütüphaneleri İçe Aktarma İlk Grafiğiniz

4Verileri Şekillendirme

Dizileri Yeniden Şekillendirme Dizileri Birleştirme Rastgele Sayılar Özet: Zar Simülasyonu

7pandas DataFrame’leri

Seriler DataFrame’ler CSV Dosyalarını Okuma Verileri İnceleme Sütunları Seçme Tekrar: Film Puanları

10DataFrame'leri Görselleştirme

Bir DataFrame'i Görselleştirme Sütunlardan Dağılım Grafiği Her Grup İçin Bir Renk Bir Sütunun Histogramı Tekrar: Kafe Satışları

3Dizi Matematiği

Tüm Diziler Üzerinde Matematik Özet İstatistikler Eksenlere Göre İstatistikler Broadcasting Boolean Maskeler Tekrar: Sınav Puanları

6Veriler için Grafikler

Çubuk Grafikleri Histogramlar Tek Grafikte Birden Fazla Veri Dizi Olarak Görseller Tekrar: Yağış Raporu

9Gruplama ve Temizleme

Değerleri Sayma Verileri Gruplama Birden Çok Özet Eksik Değerler Tekrar: Anket Sonuçları

12Son Görevler

Satış Raporu Sensör OkumalarıRakamları Bir Bakışta GörünPenguen Kaşif

Kendi başına pratik yap: Online Python derleyicisi