BaşlayınÜcretsiz başlayın

LED rakamları veri kümesini keşfet

İzleyen egzersizlerde, gri tonlamalı görüntüleri sık görülen örüntülerine ayırmak için NMF kullanacaksın. Önce görüntü veri kümesini keşfet ve bir dizi olarak nasıl kodlandığını gör. Sana her satırı tek bir 13x8 görüntüyü temsil eden 2 boyutlu bir samples dizisi içinde 100 görüntü verildi. Veri küpendeki görüntüler LED dijital ekran fotoğraflarıdır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Unsupervised Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • matplotlib.pyplot modülünü plt takma adıyla içe aktar.
  • samples dizisinin 0 numaralı satırını seç ve sonucu digit değişkenine ata. Örneğin, bir a dizisinin 2 numaralı sütununu seçmek için a[:,2] kullanabilirsin. samples bir NumPy dizisi olduğundan, belirli satır veya sütunları seçmek için .loc[] veya iloc[] erişimlerini kullanamayacağını unutma.
  • digit dizisini yazdır. Bu senin için yapıldı. Bunun 0 ve 1'lerden oluşan 1 boyutlu bir dizi olduğuna dikkat et.
  • digit'ın .reshape() metodunu kullanarak şekli (13, 8) olan 2 boyutlu bir dizi elde et. Sonucu bitmap değişkenine ata.
  • bitmap'i yazdır ve 1'lerin 7 rakamını oluşturduğunu fark et!
  • bitmap'i bir görüntü olarak göstermek için plt.imshow() fonksiyonunu kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır