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参考書籍「詳細!Python3 入門ノート」の抜粋なのですが

>>> from sklearn import datasets
>>> digits=datasets.load_digits()
>>> dir(digits)
['DESCR', 'data', 'images', 'target', 'target_names']
>>> print(digits.DESCR)
.. _digits_dataset:

Optical recognition of handwritten digits dataset
--------------------------------------------------

**Data Set Characteristics:**

    :Number of Instances: 5620
    :Number of Attributes: 64
    :Attribute Information: 8x8 image of integer pixels in the range 0..16.
    :Missing Attribute Values: None
    :Creator: E. Alpaydin (alpaydin '@' boun.edu.tr)
    :Date: July; 1998

This is a copy of the test set of the UCI ML hand-written digits datasets
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Optical+Recognition+of+Handwritten+Digits

The data set contains images of hand-written digits: 10 classes where
each class refers to a digit.

Preprocessing programs made available by NIST were used to extract
normalized bitmaps of handwritten digits from a preprinted form. From a
total of 43 people, 30 contributed to the training set and different 13
to the test set. 32x32 bitmaps are divided into nonoverlapping blocks of
4x4 and the number of on pixels are counted in each block. This generates
an input matrix of 8x8 where each element is an integer in the range
0..16. This reduces dimensionality and gives invariance to small
distortions.

For info on NIST preprocessing routines, see M. D. Garris, J. L. Blue, G.
T. Candela, D. L. Dimmick, J. Geist, P. J. Grother, S. A. Janet, and C.
L. Wilson, NIST Form-Based Handprint Recognition System, NISTIR 5469,
1994.

.. topic:: References

  - C. Kaynak (1995) Methods of Combining Multiple Classifiers and Their
    Applications to Handwritten Digit Recognition, MSc Thesis, Institute of
    Graduate Studies in Science and Engineering, Bogazici University.
  - E. Alpaydin, C. Kaynak (1998) Cascading Classifiers, Kybernetika.
  - Ken Tang and Ponnuthurai N. Suganthan and Xi Yao and A. Kai Qin.
    Linear dimensionalityreduction using relevance weighted LDA. School of
    Electrical and Electronic Engineering Nanyang Technological University.
    2005.
  - Claudio Gentile. A New Approximate Maximal Margin Classification
    Algorithm. NIPS. 2000.
>>> digits.data.shape
(1797, 64)
>>> digits.target.shape
(1797,)
>>> digits.data
array([[ 0.,  0.,  5., ...,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ..., 10.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0., ..., 16.,  9.,  0.],
       ...,
       [ 0.,  0.,  1., ...,  6.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  2., ..., 12.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0., 10., ..., 12.,  1.,  0.]])
>>> digits.data[0]
array([ 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.])
>>> digits.images[0]
array([[ 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.]])
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.matshow(digits.images[0],cmap="Greys")
<matplotlib.image.AxesImage object at 0x0000026AA4F18438>
>>>plt.show()


となって8×8の64マスのぼやっとした「0」が表示された後に書籍では本当に「0」を書いた手書き文字なのか確認するために
>>>digits.target[0]
と打たなくてはいけないのですが
>>>plt.show()
の後に<<<が現れません。。原因がわかる方、お答えいただけると嬉しいです。
自分では「plt.show()の後 書けない」や「anaconda prompt <<<が出ない」などで調べたのですがグラフが描画されないときの対処法など求めてる回答が得られませんでした。

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  • hayataka2049

    2019/08/15 19:33

    ちょっと読みづらいので、質問文を編集してなんとかしてください。コード部分は<code>ボタンで挿入できるコードブロックに入れるといいでしょう。

    キャンセル

  • cunwe

    2019/08/15 21:13

    ご指摘ありがとうございました!おっしゃるようにとても見づらかったですね、、

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+2

plt.show() を実行すると、matplotlib のウィンドウが表示されると思いますが、ウィンドウを閉じるまでは plt.show() の行が実行中となっているため、次の命令は入力できないのではないでしょうか。

ウィンドウを閉じると次の命令が入力できるようになると思います。


ちなみにコンソールで1行ずつ入力するより、Jupyter Notebook を使ったほうがよいと思います。Anaconda に付属しています。

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  • 2019/08/15 21:16

    教えていただきありがとうございます!そのためのJupyter Notebookなのですね!そこからかって感じですいません。。

    キャンセル

  • 2019/08/15 21:21

    グラフのウィンドウが別に出ていますか? 出ていれば、閉じればプロンプトに戻ってきて入力ができるようになります。
    何も出ていないとそれはそれで問題。

    キャンセル

  • 2019/08/15 21:29

    ウインドウ閉じたらできました!ありがとうございます!

    キャンセル

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