Menu
CoddyTech
Bắt đầu học

Các chữ số trong nháy mắt

Thuộc phần Dữ liệu và biểu đồ trong hành trình Machine Learning của Coddy. Bài học 59 trên 60.

load_digits chứa 1.797 chữ số viết tay. Mỗi mẫu gồm 64 giá trị độ sáng của pixel, lần lượt theo từng hàng của một hình ảnh 8 x 8, từ 0 (trống) đến 16 (mực đậm).

Không có hai người viết nào vẽ số 4 giống hệt nhau:

Mười chữ số 4 viết tay từ load_digits, xếp thành hai hàng, mỗi hàng năm chữ số, nét trắng trên nền đen, mỗi chữ số hơi nghiêng và có hình dáng khác nhau

Giáo viên muốn xem một hình ảnh tiêu biểu: hình ảnh trung bình, trong đó mỗi pixel là giá trị trung bình của pixel đó qua mọi mẫu của chữ số.

challenge icon

Thử thách

Khó

Chương trình đọc một chữ số d. Tải các chữ số mà không dùng as_frame, để .data và .target là các mảng NumPy.

  1. Tính ảnh trung bình của chữ số d.
  2. In hàng và cột của điểm ảnh sáng nhất, đếm từ 0.
  3. In lượng mực trung bình: giá trị trung bình của 64 giá trị trung bình của các điểm ảnh, làm tròn đến 2 chữ số thập phân bằng np.round.
  4. Vẽ ảnh đó dưới dạng ảnh 8 x 8 bằng gray, đặt tiêu đề là Average và chữ số đó.

Kết quả của bạn trông sẽ như sau, với chữ số 4:

Ảnh xám 8 x 8 có tiêu đề Average 4: chữ số 4 màu trắng mờ, nhòe trên nền đen, sáng nhất ở nơi nhiều người viết nét giao nhau

Với đầu vào 4, toàn bộ đầu ra là:

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]

Tự làm thử

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

d = int(input())

# Viết code của bạn bên dưới
quiz iconTự kiểm tra

Bài học này có một bài trắc nghiệm ngắn. Bắt đầu bài học để trả lời và theo dõi tiến độ.

Tất cả bài học trong Dữ liệu và biểu đồ

1Giới thiệu

Xin chào, Machine LearningModel là gì?Nhập thư việnBiểu đồ đầu tiên

4Định hình dữ liệu

Định hình lại mảngNối các mảngSố ngẫu nhiênÔn tập: Mô phỏng xúc xắc

7DataFrame trong pandas

SeriesDataFrameĐọc tệp CSVKiểm tra dữ liệuChọn cộtÔn tập: điểm đánh giá phim

10Vẽ biểu đồ DataFrame

Vẽ biểu đồ DataFrameBiểu đồ phân tán từ các cộtMột màu cho mỗi nhómBiểu đồ tần suất của một cộtÔn tập: Doanh số quán cà phê

2Mảng NumPy

Tạo mảngHình dạng và kích thướcDãy sốĐánh chỉ số và cắt mảngÔn tập: Lưới nhiệt độ

5Biểu đồ đường và biểu đồ phân tán

Nhãn và tiêu đềBiểu đồ phân tánNhiều đường và chú giảiMàu sắc và dấu đánh dấuHình và trụcÔn tập: Số bước mỗi tuần

8Lọc và sắp xếp

Chọn các hàngLọc các hàngSắp xếp giá trịCột mớiÔn tập: Sản phẩm hàng đầu

11Bộ dữ liệu dành cho ML

Bộ dữ liệu có sẵnĐặc trưng và nhãnKhám phá theo lớpVẽ biểu đồ các lớpÔn tập: bộ dữ liệu Wine

3Phép toán với mảng

Phép toán trên toàn bộ mảngThống kê tổng hợpThống kê theo trụcPhép broadcastingMặt nạ BooleanÔn tập: Điểm thi

6Biểu đồ dữ liệu

Biểu đồ cộtBiểu đồ tần suấtNhiều biểu đồ trong một hìnhHình ảnh dưới dạng mảngÔn tập: Báo cáo lượng mưa

9Nhóm và làm sạch dữ liệu

Đếm giá trịNhóm dữ liệuNhiều phép tổng hợpGiá trị thiếuÔn tập: Kết quả khảo sát

12Thử thách cuối cùng

Báo cáo doanh sốSố liệu cảm biếnCác chữ số trong nháy mắtNhà thám hiểm chim cánh cụt

Tự luyện tập: Trình biên dịch Python online