digits里面有mnist数据集嘛？

(digits)模块是scikit-learn库中的一个实用工具，它提供了一系列预处理的数据集，其中包括手写数字MNIST数据集的一个简化版本，称为`load_digits()`。这个数据集包含了64维的灰度图像，每张图像代表一个0到9的手写数字，总共有1797个样本，每个类别有110个样本。MNIST数据集原本是非常著名的用于训练和测试计算机视觉任务的手写数字识别数据集，但`digits`提供了更易于使用的版本，适合于初学者和小型实验。

相关问题

读取MNIST Digits 数据集。

为了读取MNIST Digits数据集，你可以使用Python中的一些库，例如numpy和gzip。以下是读取MNIST Digits数据集的步骤：

1.下载MNIST Digits数据集，你可以从以下网址下载：
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

2.将下载的四个文件解压缩，这些文件包括：
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz

3.使用gzip库解压缩这些文件，例如：

import gzip

with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
    file_content = f.read()

4.使用numpy库将文件内容转换为numpy数组，例如：

import numpy as np

# 读取图像文件
with gzip.open('train-images-idx3-ubyte.gz', 'rb') as f:
    file_content = f.read()

# 将文件内容转换为numpy数组
image_data = np.frombuffer(file_content, dtype=np.uint8, offset=16)

5.将图像数据转换为图像矩阵，例如：

# 将图像数据转换为图像矩阵
image_data = image_data.reshape(-1, 28, 28)

6.读取标签文件，例如：

# 读取标签文件
with gzip.open('train-labels-idx1-ubyte.gz', 'rb') as f:
    file_content = f.read()

# 将文件内容转换为numpy数组
label_data = np.frombuffer(file_content, dtype=np.uint8, offset=8)

7.现在你已经成功读取了MNIST Digits数据集，可以开始使用它进行训练和测试了。

load_digits数据集详解和mnist

引用:手写数字识别数据集MNIST是一个包括原始数据集的所有样本以及抽取的2000个样本的子集的数据集。它是美国著名数据集NIST的子集，常用于模式识别的实验数据集。这个数据集主要用于训练机器学习算法来识别手写数字。它包含了一系列的手写数字图像，每个图像都是28x28像素大小的灰度图像。这些图像被预处理成了特定的格式，以便机器学习算法可以直接使用。

关于load_digits数据集，没有在提供的引用内容中找到相关信息。但是一般来说，load_digits是sklearn库中一个用于加载手写数字数据集的函数。这个函数可以直接加载MNIST数据集，并将其转换为NumPy数组的形式，以便进行机器学习的任务。这个数据集包含了一些手写数字的图像和对应的标签，可以用于训练和测试机器学习算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【深度域适配】二、利用DANN实现MNIST和MNIST-M数据集迁移训练](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/106644233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [MNIST-handwritten-digits.zip_HANDWRITTEN_MNIST_MNIST mat_MNIST识别](https://download.csdn.net/download/weixin_42651887/86140204)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据集之MovingMnist数据集(demo代码)](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/109302166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]