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Explorer l'ensemble de données des chiffres à DEL

Dans les exercices suivants, vous allez utiliser la NMF pour décomposer des images en niveaux de gris en leurs motifs les plus fréquents. Commencez par explorer l'ensemble d'images et voyez comment il est encodé sous forme de tableau. On vous fournit 100 images dans un tableau 2D samples, où chaque rangée représente une image 13x8. Les images de votre ensemble de données montrent un affichage numérique à DEL.

Cette activité fait partie du cours

Unsupervised Learning in Python

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Instructions de l’exercice

  • Importez matplotlib.pyplot sous le nom plt.
  • Sélectionnez la rangée 0 de samples et assignez le résultat à digit. Par exemple, pour sélectionner la colonne 2 d'un tableau a, vous pouvez utiliser a[:,2]. Rappelez-vous que comme samples est un tableau NumPy, vous ne pouvez pas utiliser les sélecteurs .loc[] ou iloc[] pour choisir des rangées ou des colonnes précises.
  • Affichez digit. Cela a été fait pour vous. Remarquez qu'il s'agit d'un tableau 1D composé de 0 et de 1.
  • Utilisez la méthode .reshape() de digit pour obtenir un tableau 2D de forme (13, 8). Assignez le résultat à bitmap.
  • Affichez bitmap et notez que les 1 forment le chiffre 7 !
  • Utilisez la fonction plt.imshow() pour afficher bitmap comme image.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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()
Modifier et exécuter le code