sklearn手写体数据集

Sklearn并没有直接的手写体数据集，但它是Python中最常用的机器学习库，提供了很多预处理和模型训练的数据集，包括用于分类任务的手写数字识别数据。其中最著名的是`digits`数据集，来源于UCI Machine Learning Repository，它包含了64x64像素的灰度图像，共10类，对应0-9的十个数字。

`digits`数据集可以通过`sklearn.datasets.load_digits()`函数获取，该数据集已经预处理过，包含8x8的像素矩阵（而不是原始的64x64），并且每个像素被编码为0到16的值。每个样本还附带有一个标签，表示对应的数字。

使用这个数据集，你可以练习图像识别、特征提取和监督学习算法，比如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或神经网络等。

如果你需要一个更完整的手写体数据集，比如MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology），则可能需要从像TensorFlow、Keras或者`pytorch.datasets`这样的库中获取，因为这些库通常会提供更大规模且更常用的MNIST数据集。