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Explorer l'ensemble de données sur les chiffres LED

Dans les exercices suivants, vous utiliserez la NMF pour décomposer des images en niveaux de gris en motifs courants. Tout d'abord, veuillez explorer l'ensemble de données d'images et observer comment il est encodé sous forme de tableau. On vous fournit 100 images sous forme de tableau 2D samples, où chaque ligne représente une image unique de 13x8. Les images de votre ensemble de données sont des photos d'un écran numérique à LED.

Cet exercice fait partie du cours

Apprentissage non supervisé en Python

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Instructions

  • Importez matplotlib.pyplot en tant que plt.
  • Veuillez sélectionner l'0 de la ligne samples et attribuer le résultat à digit. Par exemple, pour sélectionner la colonne 2 d'un tableau a, vous pouvez utiliser a[:,2]. N'oubliez pas que, puisque samples est un tableau NumPy, vous ne pouvez pas utiliser les accesseurs .loc[] ou iloc[] pour sélectionner des lignes ou des colonnes spécifiques.
  • Affichez digit. Cela a été fait pour vous. Veuillez noter 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). Affectez le résultat à bitmap.
  • Imprimez « bitmap » et remarquez que les chiffres 1 représentent le chiffre 7.
  • Veuillez utiliser la fonction « plt.imshow() » pour afficher l'bitmap sous forme d'image.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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