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Erkunde den LED-Ziffern-Datensatz

In den folgenden Übungen zerlegst du Graustufenbilder mit NMF in ihre häufig vorkommenden Muster. Untersuche zunächst den Bilddatensatz und sieh dir an, wie er als Array codiert ist. Du erhältst 100 Bilder als 2D-Array samples, wobei jede Zeile ein einzelnes 13x8-Bild darstellt. Die Bilder in deinem Datensatz zeigen eine LED-Digitalanzeige.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Unsupervised Learning in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere matplotlib.pyplot als plt.
  • Wähle Zeile 0 von samples aus und weise das Ergebnis digit zu. Zum Beispiel könntest du Spalte 2 eines Arrays a mit a[:,2] auswählen. Denke daran: Da samples ein NumPy-Array ist, kannst du die Zugriffsmethoden .loc[] oder iloc[] nicht verwenden, um bestimmte Zeilen oder Spalten auszuwählen.
  • Gib digit aus. Das wurde bereits für dich erledigt. Beachte, dass es sich um ein eindimensionales Array aus 0 und 1 handelt.
  • Verwende die Methode .reshape() von digit, um ein zweidimensionales Array mit der Form (13, 8) zu erhalten. Weise das Ergebnis bitmap zu.
  • Gib bitmap aus und beachte, dass die 1en die Ziffer 7 darstellen!
  • Verwende die Funktion plt.imshow(), um bitmap als Bild anzuzeigen.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import pyplot
from matplotlib import pyplot as plt

# Select the 0th row: digit
digit = ____

# Print digit
print(digit)

# Reshape digit to a 13x8 array: bitmap
bitmap = ____

# Print bitmap
print(bitmap)

# Use plt.imshow to display bitmap
plt.____(____, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()
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