利用python中的sklearn导入mnist数据集

好的，使用sklearn导入mnist数据集的代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')

这段代码可以下载MNIST数据集并将其存储在一个名为mnist的变量中，方便后续使用。希望可以帮到你。

相关问题

用sklearn下载mnist数据集

你可以使用sklearn.datasets中的fetch_openml函数来下载MNIST数据集。具体步骤如下：
1. 导入fetch_openml函数：from sklearn.datasets import fetch_openml
2. 使用fetch_openml函数下载MNIST数据集：mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
3. 下载完成后，你可以通过mnist.data和mnist.target来访问数据和标签。

需要注意的是，如果你在Windows系统上使用sklearn，可能会遇到一些问题。你可以在这里下载适用于Windows系统的sklearn库：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn。

新版sklearn 如何导入mnist数据集

在新版的scikit-learn (sklearn) 中，MNIST 数据集并不直接内置，你需要先从外部库如 `keras.datasets` 或者 `tensorflow.keras.datasets` 导入。如果你使用的是纯Python的sklearn，并且不想引入额外的依赖，可以按照以下步骤导入：

1. 首先安装所需的库，如果你尚未安装，可以用pip安装 `numpy`, `matplotlib`, 和 `requests`（如果需要下载文件）:

pip install numpy matplotlib requests

2. 然后你可以通过网络请求下载MNIST数据集，这里提供了一个示例：

import numpy as np
from six.moves import urllib

def load_mnist(data_dir):
    url = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/"
    filename = 'train-images-idx3-ubyte.gz'
    filepath = os.path.join(data_dir, filename)
    
    if not os.path.exists(filepath):
        urllib.request.urlretrieve(url + filename, filepath)

    with gzip.open(filepath, 'rb') as f:
        data = np.frombuffer(f.read(), np.uint8, offset=16)

    # 将图像数据转换为灰度图像（因为原始MNIST是黑白的）
    X = data.reshape(-1, 28, 28).astype(np.float32) / 255.

    # 对应标签
    filepath = os.path.join(data_dir, 'train-labels-idx1-ubyte.gz')
    urllib.request.urlretrieve(url + 'train-labels-idx1-ubyte.gz', filepath)
    labels = np.frombuffer(gzip.open(filepath, 'rb').read(), np.uint8, offset=8)

    return X, labels

# 使用方法
data_dir = "./data"  # 存放数据的目录
X, y = load_mnist(data_dir)

如果你打算使用scikit-learn的API，通常会使用已经预处理过的版本，比如`tf.keras.datasets`或第三方库`pytorch-mnist`。