NumPy का उपयोग करके फ्लैट फाइलें इम्पोर्ट करना
इस अभ्यास में, आप numpy के loadtxt() फंक्शन का उपयोग करके MNIST digit recognition डेटासेट लोड करेंगे और देखेंगे कि यह कितना आसान है:
- पहला आर्ग्युमेंट filename होगा.
- दूसरा आर्ग्युमेंट delimiter होगा, जो यहाँ comma है.
MNIST डेटासेट 0 से 9 तक के हाथ से लिखे गए अंकों का संग्रह है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग में अक्सर होता है. यह एल्गोरिदम की परफॉर्मेंस को जाँचने के लिए बेंचमार्क का काम करता है, ताकि वे इन अंकों को पहचानने और वर्गीकृत करने में कितने सक्षम हैं, यह पता चल सके.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में डेटा आयात का परिचय
अभ्यास निर्देश
np.loadtxt()के आर्ग्युमेंट्स मेंfileऔर delimiter के लिए comma','पास करें.print()के आर्ग्युमेंट मेंdigitsऑब्जेक्ट का type प्रिंट करने के लिएtype()फंक्शन का उपयोग करें.- बाकी कोड चलाएँ ताकि डेटा की किसी एक row को visualize किया जा सके.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()