请使用python语言，用RPAC对MNIST数据集分类

好的，我可以为您提供一个简单的Python代码示例，使用RPAc库对MNIST数据集进行分类。

首先，需要安装RPAc和MNIST库。您可以使用以下命令进行安装：

pip install rpa
pip install python-mnist

接下来，我们使用以下代码进行数据加载和预处理：

import numpy as np
from mnist import MNIST

# 加载MNIST数据集
mndata = MNIST('./data')
train_images, train_labels = mndata.load_training()
test_images, test_labels = mndata.load_testing()

# 将数据转换为NumPy数组
train_images = np.array(train_images)
train_labels = np.array(train_labels)
test_images = np.array(test_images)
test_labels = np.array(test_labels)

# 数据标准化
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

接下来，我们可以使用以下代码来训练和测试模型：

from rpa import RPAC

# 创建RPAC分类器
classifier = RPAC()

# 训练模型
classifier.fit(train_images, train_labels)

# 测试模型
accuracy = classifier.score(test_images, test_labels)

print('Test accuracy:', accuracy)

这个简单的示例代码将使用RPAC算法对MNIST数据集进行分类，并输出分类器的测试准确性。您可以根据需要对代码进行修改和优化，以获得更好的结果。