我已在D:\code\datasets\datasets目录下有一个名为mnist.npz的数据集，如何将其正确地导入并用于Jupyter Notebook中的数据处理和分析？

要在Jupyter Notebook中从'D:\code\datasets\datasets'目录下的'mnist.npz'数据集中导入数据并进行处理和分析，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，需要确保你已经在环境中安装了必要的库，如`numpy`和可能的`matplotlib`用于可视化，如果没有，运行以下命令进行安装：

   !pip install numpy matplotlib

2. 导入所需的库：

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt

3. 使用`numpy`的`load`函数读取`.npz`文件：

   data = np.load('D:\\code\\datasets\\datasets\\mnist.npz')

通常`mnist.npz`数据集中会包含几个关键的键，比如 `'x_train'`, `'y_train'`, `'x_test'`, 和 `'y_test'`，分别对应训练集和测试集的输入图片和标签。假设它们都在数据中：

   x_train = data['x_train']
   y_train = data['y_train']
   x_test = data['x_test']
   y_test = data['y_test']

4. 对数据进行预处理、探索和分析。例如，查看数据形状或前几项内容：

   print("Shape of training images:", x_train.shape)
   print("First image in the dataset:", x_train[0])

5. 进行绘图展示样例图片和标签：

   plt.imshow(x_train[0], cmap='gray')
   plt.title(f'Label: {y_train[0]}')
   plt.show()

6. 接下来，就可以开始进行机器学习模型的构建和训练，将这些数据作为输入。