所以我一直在研究sklearn和python，試圖理解機器學習是如何工作的。我的基本例子是對的，但有一件事我正在努力。在

例如，假設我正在使用digits數據集，一旦我準備好并測試了分類器。在這個例子中，我該如何使用自己手寫的圖像呢？在

我設法加載了圖像并用matplotlib讀取了它的像素，但是我從中得到了一個數組(8,8,3)，而digits數據集的一個樣本的形狀是(8,8)。在

這是我用來訓練分類器的代碼digits = load_digits()

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.20)

clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100)

clf.fit(x_train, y_train)

img = mpimg.imread('handwritten.jpg')

這是我從print(img)得到的打印件

^{pr2}$

這是一個樣本數字[ 0. 0. 5. 13. 9. 1. 0. 0. 0. 0. 13. 15. 10. 15. 5.

0. 0. 3. 15. 2. 0. 11. 8. 0. 0. 4. 12. 0. 0. 8.

8. 0. 0. 5. 8. 0. 0. 9. 8. 0. 0. 4. 11. 0. 1.

12. 7. 0. 0. 2. 14. 5. 10. 12. 0. 0. 0. 0. 6. 13.

10. 0. 0. 0.]

正如您所看到的，不僅形狀不同，而且特征值也不同，數據集中的樣本僅包含0到16的整數，而我的樣本具有RGB值。在

那么，如何“規范化”我的數據，以便能夠使用我的分類器呢？在

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中digits用法_在sklearn digits examp中使用自己的图像的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。