Zacznij terazZacznij za darmo

Eksploracja zbioru danych cyfr LED

W kolejnych ćwiczeniach wykorzystasz NMF do rozkładu obrazów w skali szarości na najczęściej powtarzające się wzorce. Na początek zapoznaj się ze zbiorem danych i sprawdź, jak obrazy są zakodowane w postaci tablicy. Do dyspozycji masz 100 obrazów zapisanych w postaci tablicy 2D samples, gdzie każdy wiersz reprezentuje jeden obraz o wymiarach 13x8 pikseli. Obrazy w zbiorze danych przedstawiają cyfrowy wyświetlacz LED.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie nienadzorowane w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zaimportuj matplotlib.pyplot jako plt.
  • Wybierz wiersz 0 tablicy samples i przypisz wynik do zmiennej digit. Na przykład, aby wybrać kolumnę 2 tablicy a, możesz użyć a[:,2]. Pamiętaj, że ponieważ samples jest tablicą NumPy, nie możesz korzystać z akcesorów .loc[] ani iloc[] do wybierania konkretnych wierszy lub kolumn.
  • Wyświetl digit. Ta część jest już gotowa. Zwróć uwagę, że to jednowymiarowa tablica złożona z zer i jedynek.
  • Użyj metody .reshape() na tablicy digit, aby uzyskać tablicę 2D o kształcie (13, 8). Przypisz wynik do zmiennej bitmap.
  • Wyświetl bitmap i zauważ, że jedynki tworzą cyfrę 7!
  • Użyj funkcji plt.imshow(), aby wyświetlić bitmap jako obraz.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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()
Edytuj i uruchom kod