Python 基础之 jupyter notebook 中机器学习的简单入门书写数字识别 demo 操作学习

以你之姓@ 2022-12-25 14:50 147阅读 0赞

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# Python 基础 之 jupyter notebook 中机器学习的简单入门书写数字识别 demo 操作学习 #

**目录**

Python 基础 之 jupyter notebook 中机器学习的简单入门书写数字识别 demo 操作学习

一、简单介绍

二、原理过程

三、用到的 python 模块

四、效果预览

五、jupyter notebook 创建项目

六、入门书写数字识别 demo 实现过程

七、8 bit 像素工具绘制测试图片

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## 一、简单介绍 ##

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

本节将介绍，将使用 jupyter notebool 进行一个简单手写数字的模型训练，然后使用该模型进行手写数字的识别过程，初步熟悉一下机器学习的一个简单过程。

> Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 [markdown][]。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等

## 二、原理过程 ##

大致如下：

训练过程可能根据模型准确率，不断改进模型，在训练，在检测，如此反复

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## 三、用到的 python 模块 ##

1、sklearn  （数据、和训练模型）

2、matplotlib （数据图片可视化）

3、pillow （图片数据的读取）

4、numpy （图片数据的处理）

## 四、效果预览 ##

![20201202163826704.gif][]

## 五、jupyter notebook 创建项目 ##

jupyter notebook 打开配置参见博文：[https://blog.csdn.net/u014361280/article/details/110474676][https_blog.csdn.net_u014361280_article_details_110474676]

1、打开 jupyter notebook ，新建一个文件夹

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2、如有必要重命名文件夹

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

3、在新建文件夹中，新建一个 python 文件

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

4、必要的话重命名文件

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

5、编写代码，点击运行，运行脚本（或者快捷方式：Shift+Enter）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

## 六、入门书写数字识别 demo 实现过程 ##

1、导入必要的python 包，运行

没有报错，说明包没有问题，若有报错，对应检查报名，必要下载缺失的包即可

# 导入训练集
    from sklearn import datasets
    # 导入算法 svm
    from sklearn import svm
    # 导入可视化工具
    import matplotlib.pyplot as plt
    # 导入可以加在图片边处理的工具
    from PIL import Image
    #导入处理矩阵向量的工具
    import numpy as np

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2、获取训练数据和训练数据的答案，并且简单测试下数据，记得运行下

# 数据
    digits = datasets.load_digits()
    # print(digits)
    # 查看图片数据（训练的数据）
    images_data = digits['images']
    print('训练数据个数：', len(images_data))
    # 查看图片数据（训练的数据的对应答案）
    images_data_target = digits['target']
    print('训练数据的应答案个数：', len(images_data_target))

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

3、测试数据的图片可视化查看，并运行代码

# 数据转为可视化图片
    plt.figure(figsize=(30, 15))
    # print(images_data[0])
    # print("答案：",images_data_target[0])
    
    # 循环可视化图片显示 30 个数据
    for i in range (30):
        # 为了让多图显示不被覆盖，设置子图；一个大图中，3行10列显示子图
        plt.subplot(3,10, i+1)
        plt.imshow(images_data[i],cmap=plt.cm.gray_r)
        # 添加对应答案
        plt.title('target:%s'%(images_data_target[i]))

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

4、使用SVM算法模型，进行学习，并运行代码

# 使用SVM算法模型，进行学习
    classifier = svm.SVC(gamma=0.001)
    # fit 开始学习 fit(训练集合，训练集合的对应答案集合)
    # 注意输入数据要拉平的，既是一行多列的
    images_data = digits['data']
    classifier.fit(images_data, images_data_target)

![20201202165043130.png][]

5、训练模型的自测试，并运行代码

# 训练数据自测 (注意输入数据要拉平的，既是一行多列的)
    test_x = digits['images'][23].reshape(1, -1)
    test_y = digits['target'][23]
    print("训练答案：",test_y)
    test_predict = classifier.predict(test_x)
    print("机器预测答案：",test_predict)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

6、读取之前手绘的数据，并做数据处理（以便符合训练数据模型的数据要求），并图片可视化显示，运行代码

# 读取之前手绘的数据
    img = Image.open('./7.png').convert("L")
    # 显示图片
    # img
    # 把数据改写成模型训练格式的数据
    # 1、创建一个 8x8的矩阵
    my_img_data = np.zeros((8,8),dtype=np.int)
    # 2、把数据赋值到矩阵中
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            # 注意数据翻转，不然是倒转的
            my_img_data[i][j] = 255 - img.getpixel((j,i))
            
            # 由于模型训练的数据值在0-16之间，所以这里也需要把0-255映射到 0-16
            my_img_data[i][j] = my_img_data[i][j] * 16 / 255
    #查看
    print(my_img_data)
    # 图片显示
    plt.imshow(my_img_data,cmap=plt.cm.gray_r)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

7、新的数据测试训练的模型，并得到预测结果，运行代码

# 新的数据测试巡礼的模型
    # (注意输入数据要拉平的，既是一行多列的)
    my_img_data = my_img_data.reshape(1, -1)
    print(my_img_data)
    my_img_data_predict = classifier.predict(my_img_data)
    print("my_img_data 的答案：7")
    print("my_img_data 机器预测的结果：",my_img_data_predict)

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

## 七、8 bit 像素工具绘制测试图片 ##

1、百度上搜索8bit像素画，即可找到对应工具

8bit像素画在线会图工具网址：[http://www.lizibuluo.com/8bit/][http_www.lizibuluo.com_8bit]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

2、工具打开如图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

3、绘制一个如图 8x8 宫格的图，数字根据自己需要绘制即可

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

4、保存绘制的图

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

5、右键保存选择区域即可

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]

6、保存路径下得到图片

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 22][]

7、修改图片像素，右键 画图工具打开

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 23][]

8、重新调整大小，修改像素为 8x8 的

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 24][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 25][]

9、保存图片

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 26][]

10、导入工程中，即可相对路径读取使用

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 27][]

**最后，感谢一下某院的老师。**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 28][]

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[markdown]: https://baike.baidu.com/item/markdown/3245829
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[20201202163826704.gif]: /images/20221120/eb58c89bfe0b489a8241d8f69fcd7b1f.png
[https_blog.csdn.net_u014361280_article_details_110474676]: https://blog.csdn.net/u014361280/article/details/110474676
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[http_www.lizibuluo.com_8bit]: http://www.lizibuluo.com/8bit/
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201202151322151.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTQzNjEyODA=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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