minist手写数据集下载以及下载后如何放入jupyterlab

Minist手写数字数据集是一个非常经典的数据集，通常用于训练图像识别模型，特别是深度学习中的神经网络。它包含了60,000张28x28像素的手写数字图片，分为训练集和测试集。

下载MNIST数据集：
1. 你可以通过Python的机器学习库`tensorflow`或`keras`来获取MNIST数据，它们已经预处理好并方便直接使用。如果你使用的是`tensorflow`，可以在终端或JupyterLab运行以下命令：

pip install tensorflow

然后导入库并加载数据：

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

如果你想手动下载原始数据，可以访问其官方网站：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/，下载`train-images.idx3-ubyte`、`train-labels.idx1-ubyte`、`t10k-images.idx3-ubyte`和`t10k-labels.idx1-ubyte`这四个文件，保存到本地目录。

将数据放入JupyterLab：
- 如果你在JupyterLab中，可以将下载好的数据文件转换成NumPy数组，并保存为`.npz`格式便于后续读取。例如：

# 使用numpy保存
import numpy as np
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
np.savez('mnist_data.npz', train_images=x_train, train_labels=y_train, test_images=x_test, test_labels=y_test)

- 然后在JupyterLab中读取：

data = np.load('mnist_data.npz')
x_train, y_train, x_test, y_test = data['train_images'], data['train_labels'], data['test_images'], data['test_labels']