机器学习之画图

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习之画图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

关于画图

在现实数字的时候代码如下:

# 形成X,y两个数组

>>> X, y = mnist["data"], mnist["target"]

>>> X.shape

(70000, 784)

 

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

some_digit = X[36000]

some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)

plt.imshow(some_digit_image, cmap = matplotlib.cm.binary,

interpolation="nearest")

plt.axis("off")

plt.show()

注意reshape参数里面是长和宽,一定要保证长*宽的值是784;否则就会和数据本身不符,运行报错;(28,28)可过,(1, 784)亦可以通过。

imshow是设置图片的展示,cmap意思是color map,颜色方案,binary代表是白底黑字;

关于图谱可以参看:

下图是图谱(摘自http://www.cnblogs.com/denny402/p/5122594.html)但是并没有发现binary,因为是不全。

颜色图谱

描述

autumn

红-橙-黄

bone

黑-白,x线

cool

青-洋红

copper

黑-铜

flag

红-白-蓝-黑

gray

黑-白

hot

黑-红-黄-白

hsv

hsv颜色空间, 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红

inferno

黑-红-黄

jet

蓝-青-黄-红

magma

黑-红-白

pink

黑-粉-白

plasma

绿-红-黄

prism

红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式

spring

洋红-黄

summer

绿-黄

viridis

蓝-绿-黄

winter

蓝-绿

 

参考:

https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormaps.html

各种图谱的颜色图谱展示,在这里可以看到binary是白→黑,bone是黑→白

https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

以上是关于机器学习之画图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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