Importul fișierelor flat cu NumPy

În acest exercițiu, vei încărca setul de date MNIST pentru recunoașterea cifrelor folosind funcția NumPy loadtxt() – vei vedea cât de simplu este:

Primul argument va fi numele fișierului.
Al doilea va fi delimitatorul, care în acest caz este o virgulă.

Setul de date MNIST este o colecție de cifre scrise de mână, de la 0 la 9, utilizat frecvent în domeniul învățării automate. Acesta servește ca punct de referință pentru evaluarea performanței algoritmilor în recunoașterea și clasificarea acestor cifre.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în importul datelor în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează argumentele funcției np.loadtxt() transmițând file și o virgulă ',' ca delimiter.
Completează argumentul funcției print() pentru a afișa tipul obiectului digits. Folosește funcția type().
Rulează restul codului pentru a vizualiza unul dintre rândurile din date.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul