from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces

`from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces` 是scikit-learn库中提供的一个函数，用于加载Olivetti人脸数据集。这个数据集是由Yale大学的研究人员收集的，包含40位不同人的一系列灰度图像，每人都有近40张不同表情的照片。在人脸识别和计算机视觉领域，这是一个常用的标准数据集，用于测试算法的性能，特别是无监督或半监督学习的情况。

当你使用 `fetch_olivetti_faces()` 函数时，它会自动下载并返回一个字典，其中包含了以下几项内容：
- `images`：二维numpy数组，包含64x64像素的图像数据。
- `target`：一维整数数组，表示每个图像对应的个体编号。
- `DESCR`：字符串描述了数据集的详细信息。

下面是一个基本的使用例子：

faces_data = fetch_olivetti_faces()
print("Number of images:", faces_data.images.shape[0])
print("Image shape:", faces_data.images.shape[1:])
print("Number of subjects:", np.unique(faces_data.target).shape[0])