n_digits = len(np.unique(digits.target))

这行代码的作用是计算数据集中目标变量的唯一值数量，也就是数据集中包含多少个不同的数字类别。在这里，digits.target 是包含手写数字图像对应数字标签的数组，通过使用 numpy 库的 unique() 函数，它返回 digits.target 中所有不同的数字标签，然后使用 len() 函数求解其长度，即为数据集中不同数字类别的数量。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.metrics import * from sklearn.cluster import * digits = load_digits() digits_X = digits.data digits_y = digits.target n_clusters = 10 clf =(n_clusters=n_clusters, random_state=0) clf.load_digits() result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.labels_)

在你提供的代码中，有一些问题需要修改才能正确运行。

首先，你在定义 `clf` 时缺少了 `KMeans` 这个类的名字，应该改为：

clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)

接着，你需要用 `clf.fit()` 方法来拟合模型，而不是 `clf.load_digits()`。

最后，你可以使用 `homogeneity_completeness_v_measure()` 方法来计算聚类结果的完整性、同质性和V-measure值。需要注意的是，这个方法需要传入真实标签和预测标签两个参数，因此我们需要用 `clf.predict(digits_X)` 来获取预测标签。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import *
from sklearn.cluster import *

digits = load_digits()
digits_X = digits.data
digits_y = digits.target
n_clusters = 10

clf = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0)
clf.fit(digits_X)

result = homogeneity_completeness_v_measure(digits_y, clf.predict(digits_X))
print("Homogeneity: {:.3f}, Completeness: {:.3f}, V-measure: {:.3f}".format(result[0], result[1], result[2]))

希望这个回答对你有所帮助！

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt gray = cv2.imread('digits.png', 0) digits = [np.hsplit(r, 100) for r in np.vsplit(gray, 50)] # 分解数字：50行，100列 np_digits = np.array(digits) # 转换为numpy数组 # 准备训练数据，转换为二维数组，每个图像400个像素 train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32) train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis] # 定义标志 knn = cv2.ml.KNearest_create() # 创建kNN分类器 knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels) # 训练模型 # 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像） test = cv2.imread('d5.png', 0) # 打开测试图像 test = cv2.resize(test, (20, 20)) # 转换为20x20大小 test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) # 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像） img2 = cv2.imread('d3.png', 0) img2 = cv2.resize(img2, (20, 20)) ret, img2 = cv2.threshold(img2, 150, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 反二值化阈值处理 test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32) # 转换为测试数据 ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3) # 执行测试 print(result.ravel()) print(neighbours.ravel()) 以上代码怎么优化

下面是对代码的一些优化建议：

1. 使用 with 语句打开文件：在读取图片时，最好使用 with 语句打开文件，这样可以确保文件在使用后被正确关闭，也可以避免一些意外情况下的错误。

2. 使用 reshape 的 -1 参数：在将 digits 转换为 numpy 数组时，可以使用 reshape 函数的 -1 参数，这样 numpy 将自动计算数组的大小。

3. 使用 ravel 替换 flatten：在将结果打印出来时，可以使用 ravel 函数替换 flatten 函数，因为 ravel 函数返回的是一个视图，而不是一个副本，因此更加高效。

4. 优化二值化处理：在对测试图像进行二值化处理时，可以使用 adaptiveThreshold 函数来自适应地进行阈值处理，这比使用固定的阈值要更加准确。

5. 使用 plt.imshow 显示图像：在显示图像时，可以使用 plt.imshow 函数，这样可以更加方便地进行调整和处理。

6. 添加注释：在代码中添加注释，可以帮助其他人更好地理解代码的含义和作用。

下面是优化后的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 打开文件并读取灰度图像
with open('digits.png', 'rb') as f:
    gray = cv2.imdecode(np.frombuffer(f.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 分解数字：50行，100列
digits = np.hsplit(np.vstack(np.hsplit(gray, 100)), 50)

# 转换为numpy数组
np_digits = np.array(digits)

# 转换为二维数组，每个图像400个像素
train_data = np_digits.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 定义标志
train_labels = np.repeat(np.arange(10), 500)[:, np.newaxis]

# 创建kNN分类器
knn = cv2.ml.KNearest_create()

# 训练模型
knn.train(train_data, cv2.ml.ROW_SAMPLE, train_labels)

# 用绘图工具创建手写数字5图像（大小20x20）进行测试（黑白二值图像）
test = cv2.imread('d5.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
test = cv2.resize(test, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
test = cv2.adaptiveThreshold(test, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = test.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 拍摄图像数字3，进行测试（非黑白二值图像）
img2 = cv2.imread('d3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为20x20大小
img2 = cv2.resize(img2, (20, 20))

# 自适应阈值二值化处理
img2 = cv2.adaptiveThreshold(img2, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

# 转换为测试数据
test_data = img2.reshape(1, 400).astype(np.float32)

# 执行测试
ret, result, neighbours, dist = knn.findNearest(test_data, k=3)

# 打印测试结果
print(result.ravel())
print(neighbours.ravel())

# 显示测试图像
plt.imshow(test, cmap='gray')
plt.show()

# 显示训练图像
plt.imshow(gray, cmap='gray')
plt.show()