Python sklearn load_digits用法及代碼示例

本文簡要介紹python語言中 sklearn.datasets.load_digits 的用法。

用法:

sklearn.datasets.load_digits(*, n_class=10, return_X_y=False, as_frame=False)

加載並返回數字數據集(分類)。

每個數據點都是一個 8x8 的數字圖像。

Classes	10
每班樣本	~180
樣品總數	1797
Dimensionality	64
Features	整數 0-16

在用戶指南中閱讀更多信息。

參數：

n_class：整數，默認=10

要返回的類數。在 0 到 10 之間。

return_X_y：布爾，默認=假

如果為 True，則返回 (data, target) 而不是 Bunch 對象。有關data 和target 對象的更多信息，請參見下文。

as_frame：布爾，默認=假

如果為 True，則數據是 pandas DataFrame，包括具有適當數據類型(數字)的列。目標是 pandas DataFrame 或 Series，具體取決於目標列的數量。如果 return_X_y 為 True，則 ( data , target ) 將是 pandas DataFrames 或 Series，如下所述。

返回：

data：sklearn.utils.Bunch

類似字典的對象，具有以下屬性。

數據：{ndarray, dataframe} 形狀 (1797, 64)

展平的數據矩陣。如果as_frame=True，data將是一個pandas DataFrame。

目標：{ndarray, Series} 形狀 (1797,)

分類目標。如果as_frame=True，target將是一個pandas係列。

feature_names：列表

數據集列的名稱。

target_names：列表

目標類的名稱。

框架：DataFrame 形狀 (1797, 65)

僅在 as_frame=True 時出現。 DataFrame 與 data 和 target 。

圖片：{ndarray} 形狀 (1797, 8, 8)

原始圖像數據。

說明：str

數據集的完整說明。

(data, target)：如果return_X_y 為真，則為元組

這是 UCI ML hand-written 數字數據集的測試集的副本

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits

例子：

要加載數據並可視化圖像：

>>> from sklearn.datasets import load_digits
>>> digits = load_digits()
>>> print(digits.data.shape)
(1797, 64)
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.gray()
>>> plt.matshow(digits.images[0])
<...>
>>> plt.show()