NumPy로 평면 파일 가져오기

이번 연습 문제에서는 numpy 함수 loadtxt()를 사용해 MNIST 숫자 인식 데이터셋을 불러오면서, 얼마나 간단한지 직접 확인해 보겠습니다.

첫 번째 인수는 파일 이름입니다.
두 번째 인수는 구분자(delimiter)이며, 여기서는 쉼표입니다.

MNIST 데이터셋은 0부터 9까지 손글씨 숫자 이미지의 모음으로, Machine Learning 분야에서 자주 사용됩니다. 이 숫자를 인식하고 분류하는 알고리즘의 성능을 평가하는 벤치마크로 활용됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python에서 데이터 가져오기 입문

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연습 안내

np.loadtxt()의 인수에 file과 구분자용 쉼표 ','를 각각 전달하세요.
객체 digits의 타입을 출력하도록 print()의 인수를 채우세요. type() 함수를 사용합니다.
나머지 코드를 실행해 데이터의 한 행을 시각화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()

코드 편집 및 실행