将图像作为数组

本课属于 Coddy Machine Learning 学习旅程的“数据与图表”单元。第 29 课，共 60 课。

黑白照片是一个数字网格，每个像素对应一个亮度值。因此，2D 数组就是一张图像，而 ax.imshow 可以绘制它：

plus = np.array([[0, 0, 1, 0, 0],
                 [0, 0, 1, 0, 0],
                 [1, 1, 1, 1, 1],
                 [0, 0, 1, 0, 0],
                 [0, 0, 1, 0, 0]])
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(plus, cmap="gray")
plt.show()

一张 5×5 图像，黑色背景上有一个白色加号，每个像素都显示其值：白色十字处为 1，黑色角落处为 0

cmap="gray" 选择灰度颜色映射：最小值为黑色，最大值为白色。第 0 行显示在顶部，与数组的排列顺序一致。

照片通常用 0（黑色）到 255（白色）来存储像素值。在接下来的学习过程中，模型会读取以这种方式存储的手写数字。

挑战

中等

扫描仪读取了一封打印的字母，但将它以反色存储了：深色纸上的亮色墨水。嵌套列表 scan 保存了每个像素的亮度，范围为 0 到 255。

将 scan 转换为数组并反转：每个像素都变为 255 减去它的值。
使用灰度色图绘制图像，标题设为 Letter E，然后显示图像。

你的图像应该和这个一样，修正后扫描出的 L：

白色背景上的一个小黑色字母 L，高 7 像素，宽 5 像素，标题为 Letter L

你的程序不会打印任何内容。Coddy 会逐行描述你的图像。

亲手试试

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

scan = [[255, 255, 255, 255, 255],
        [255, 30, 0, 0, 0],
        [255, 0, 0, 0, 0],
        [255, 255, 255, 200, 0],
        [255, 0, 0, 0, 0],
        [255, 0, 0, 0, 15],
        [255, 255, 255, 255, 255]]

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