Utilizar NumPy para importar archivos planos
En este ejercicio, vas a cargar el conjunto de datos de reconocimiento de dígitos MNIST utilizando la función numpy loadtxt() y verás lo fácil que puede ser:
- El primer argumento será el nombre del archivo.
- El segundo será el delimitador que, en este caso, es una coma.
El conjunto de datos MNIST es una colección de dígitos manuscritos del 0 al 9, de uso frecuente en el campo del aprendizaje automático. Sirve de referencia para evaluar el rendimiento del algoritmo en el reconocimiento y la clasificación de estos números.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la importación de datos en Python
Instrucciones de ejercicio
- Rellena los argumentos de
np.loadtxt()pasandofiley una coma','por delimitador. - Rellena el argumento de
print()para imprimir el tipo del objetodigits. Utiliza la funcióntype(). - Ejecuta el resto del código para visualizar una de las filas de los datos.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Import packages
import numpy as np
# Assign filename to variable: file
file = 'digits.csv'
# Load file as array: digits
digits = np.loadtxt(____, delimiter='____')
# Print datatype of digits
print(____)
# Select and reshape a row
im = digits[21, 1:]
im_sq = np.reshape(im, (28, 28))
# Plot reshaped data (matplotlib.pyplot already loaded as plt)
plt.imshow(im_sq, cmap='Greys', interpolation='nearest')
plt.show()