Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dùng NumPy để nhập flat file

Trong bài tập này, bạn sẽ tải bộ dữ liệu nhận dạng chữ số MNIST bằng hàm loadtxt() của numpy và xem việc này dễ như thế nào:

  • Đối số thứ nhất là tên tệp.
  • Đối số thứ hai là dấu phân tách, trong trường hợp này là dấu phẩy.

Bộ dữ liệu MNIST là tập hợp các chữ số viết tay từ 0 đến 9, thường được dùng trong lĩnh vực Machine Learning. Nó đóng vai trò là bộ chuẩn để đánh giá hiệu năng thuật toán trong việc nhận dạng và phân loại các con số này.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập dữ liệu vào Python: Giới thiệu

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Điền các đối số cho np.loadtxt() bằng cách truyền file và dấu phẩy ',' làm dấu phân tách.
  • Điền đối số cho print() để in kiểu của đối tượng digits. Hãy dùng hàm type().
  • Chạy phần mã còn lại để trực quan hóa một trong các hàng dữ liệu.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã