机器学习之画图

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