Usando o NumPy para importar arquivos simples
Neste exercício, você carregará o conjunto de dados de reconhecimento de dígitos MNIST usando a função numpy loadtxt() e verá como isso pode ser fácil:
- O primeiro argumento será o nome do arquivo.
- O segundo será o delimitador que, nesse caso, é uma vírgula.
O conjunto de dados MNIST é uma coleção de dígitos manuscritos de 0 a 9, usados com frequência no campo de aprendizado de máquina. Ele serve como referência para avaliar o desempenho do algoritmo no reconhecimento e na classificação desses números.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à importação de dados em Python
Instruções de exercício
- Preencha os argumentos de
np.loadtxt()passandofilee uma vírgula','para o delimitador. - Preencha o argumento de
print()para imprimir o tipo do objetodigits. Use a funçãotype(). - Execute o restante do código para visualizar uma das linhas dos dados.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# 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()