NumPy を使ったフラットファイルのインポート

この演習では、NumPy の loadtxt() 関数を使って MNIST 手書き数字認識データセットを読み込みます。操作はとてもシンプルです。

第1引数にはファイル名を指定します。
第2引数にはデリミタを指定します。今回はカンマを使います。

MNIST データセットは、0 から 9 までの手書き数字を集めたデータセットで、機械学習の分野でよく使われます。数字の認識・分類のアルゴリズムの性能評価のベンチマークデータセットとして広く知られています。

この演習はコースの一部です

Python でのデータインポート入門

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演習の手順

np.loadtxt() の引数に file とカンマ ',' （デリミタ）を渡してください。
print() の引数にオブジェクト digits の型を表示してください。関数 type() を使います。
残りのコードをそのまま実行して、データの1行を可視化しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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()

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