使用 NumPy 匯入平面檔案
在這個練習中，你將使用 numpy 的 loadtxt() 函式載入 MNIST 手寫數字辨識資料集，看看其實有多簡單：
- 第一個參數是檔名。
- 第二個參數是分隔符號，在本題中為逗號。
MNIST 資料集收錄了 0 到 9 的手寫數字，常用於機器學習領域。它用來作為評估演算法在識別與分類這些數字時效能的基準。
本練習屬於課程
Python 資料匯入入門
練習說明
- 將
file與逗號','（作為分隔符號）傳入np.loadtxt()的參數。 - 在
print()中填入參數以列印物件digits的型別。請使用type()函式。 - 執行其餘程式碼，以視覺化資料中的其中一列。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()