C知道 请使用python编程，加载sklearn自带的手写体数据集，完成如下任务： （1）打印数据集的样本的数量； （2）打印第10条样本的特征（data）和对应的标签（target）值。 （3）使用matplotlib库显示第10条样本所对应的手写体图片。

"C知道"是一款由CSDN开发的基于人工智能技术的知识问答平台，它能够帮助用户解答各种问题，包括编程相关的任务。现在，让我们使用Python和sklearn库来完成手写体数据集（如MNIST）的相关操作：

首先，我们需要导入必要的库并加载数据：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

接下来，我们逐项完成任务：

1. 打印数据集的样本数量（即总共有多少张图片）：

print("样本数量:", mnist.data.shape[0])

2. 打印第10条样本的特征值和对应的标签值：

# 数据是numpy数组，每行代表一个样本，索引从0开始
feature第十条 = mnist.data[9]
label第十条 = mnist.target[9]

print(f"第10条样本特征值: {feature第十条}")
print(f"第10条样本标签: {label第十条}")

3. 使用matplotlib显示第10张图片（将像素数据转换为图像）：

# 将一维数据转换为二维图像
image第十条 = feature第十条.reshape((28, 28))

plt.imshow(image第十条, cmap='gray')
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()