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理财网站如何做推广七牛 wordpress插件

理财网站如何做推广,七牛 wordpress插件,北京网站制作公司,经典软文案例0、:前言 这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现不过至于安装第三方库等基础问题,本文不涉及,因为确实不难,搜一搜一大把本此实验运行环境为jupyter,当然通过pycharm也是可行的 1、数据: 手写数字…

0、:前言

  • 这篇文章能够帮助你从数据到模型的整个过程实现
  • 不过至于安装第三方库等基础问题,本文不涉及,因为确实不难,搜一搜一大把
  • 本此实验运行环境为jupyter,当然通过pycharm也是可行的

1、数据:

  • 手写数字共5000组数组
  • 其中一共有0-9,10组数据,每一组中有500张对应的手写数字的图片
  • 数据资料:
    链接:https://pan.baidu.com/s/1gTi-0xjDjbVUK_p_AzkZrw
    提取码:1234

2、数据预处理:

  • 拿到数据后把数据解压到和代码同一级的目录当中
  • 这部分重点是把图片数据转换为可以输入模型的二维数组型数据
  • 用到的函数解答:
    • plt.imshow()函数是matplotlib库中的一个函数,它用于显示图像。这个函数接受一个二维或三维的数组作为输入,表示图像的数据。然后,它将数组的值映射到颜色空间,以显示图像。在plt.imshow()函数中,cmap是一个参数,代表色彩映射(colormap)。在图像处理中,我们通常将图像表示为一个二维数组,数组的每个元素代表图像的一个像素。每个像素的值通常是一个介于0和255之间的整数,表示该像素的灰度级别。然而,我们通常不能直接看到这些数字,因为它们在视觉上可能没有明显的差别。相反,我们通常将每个像素的值映射到一个连续的色彩空间,这样我们就可以在屏幕上显示图像了。有许多不同的colormap可以选择,比如:‘gray’:灰度colormap、‘hot’:红色到白色的热图colormap、‘cool’:蓝色到绿色的colormap、‘Jet’:从蓝色到红色的colormap、‘hsv’:HSV色彩空间的colormap。
  • 代码
# 尝试从文件中读一个数据出来
img = plt.imread('./手写数字识别/0/0_1.bmp')
display(img.shape) # img是一个二维数组
plt.imshow(img,cmap='gray')

在这里插入图片描述

3、实现:

  • 代码
# 批量导入5000个图片数据
data = [] # 分类模型输入数据
target = [] # 分类模型输出数据for i in range(10):for j in range(1,501):img = plt.imread(f'./手写数字识别/{i}/{i}_{j}.bmp')data.append(img)target.append(i)
# 此时data和target作为列表数据运算起来非常耗内存,所以先转为数组形式的数据方便处理,然后再改变维度
data = np.array(data).reshape(5000, -1)
target = np.array(target).reshape(5000, -1)
print('data的形状:',data.shape,'target的形状:',target.shape)# 数据划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_splitx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data,target,test_size=0.2) # 20%的测试集# 导入模型
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierknn = KNeighborsClassifier()# 训练数据
knn.fit(x_train,y_train)# 查看模型得分,如果是pycharm就把下面代码放到print中
knn.score(x_test,y_test)
  • 该模型最终结果为0.93
  • 对结果进行可视化
# 随机挑选10个测试值画图查看预测结果
choice = np.random.randint(1,1000,10).tolist()
# 设置画布大小
plt.figure(figsize=(5*10,2*10))for i in range(10):# 画子图re = plt.subplot(2,5,i+1)re.imshow(x_test[choice[i]].reshape(28,-1),cmap='gray')re.set_title(f'real:{y_test[choice[i]][0]},\npredict:{y_pred[choice[i]]}',fontsize=40,color = 'k' if y_test[choice[i]][0] == y_pred[choice[i]] else 'r')

在这里插入图片描述


4、补充:

  • 如果在划分了数据集之后,要显示test当中的一个图片,应该先把图片数据变回原来的维度,然后再显示
    在这里插入图片描述
  • 关于如何改变数组维度的问题
    在这里插入图片描述
http://www.yayakq.cn/news/353139/

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