from sklearn.datasets import load_digits

`from sklearn.datasets import load_digits` 这行代码是在Python中使用scikit-learn库加载`digits`数据集。`digits`是一个经典的数据集，它包含了手写数字（从0到9）的64x64像素灰度图像，共1797个样本，每个样本对应一个数字化的手写数字，另外还提供了一个标签数组，表示每个样本对应的数字类别。

当你导入并使用`load_digits`函数时，它会返回一个字典，包含以下几个重要组件：
- `data`：一个形状为`(n_samples, n_features)`的二维数组，其中`n_samples`是样本数，`n_features`是每个样本的特征维度（在这个例子中，每张图片有64*64=4096个特征）。
- `images`：一个形状为`(n_samples, height, width)`的三维数组，展示了图像的原始像素形式。
- `target`：一个长度为`n_samples`的一维整型数组，表示每个样本的类别。
- `target_names`：一个字符串列表，描述了每个类别对应的名称。
- `DESCR`：数据集的详细描述文本。

例如，你可以这样使用这个数据集：

digits = load_digits()
X = digits.data   # 特征数据
y = digits.target # 标签数据