怎么在jupyter中引入本地文件minist文件夹并用感知机的原始形式实现手写数字识别的代码

要在Jupyter Notebook中使用Python实现手写数字识别，我们通常会使用MNIST数据集，它包含了手写数字图片。下面是一个基本的例子，展示了如何在Jupyter中导入MNIST数据，并使用感知机（Perceptron）算法进行训练：

# 导入所需库
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 下载MNIST数据集（如果还没下载）
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

# 将数据集分为特征（像素值）和目标标签
X = mnist.data / 255.0  # 归一化像素值
y = mnist.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化感知机模型
perceptron = Perceptron(max_iter=100, tol=None)

# 训练模型
perceptron.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = perceptron.predict(X_test)

# 测试模型性能
accuracy = np.mean(predictions == y_test)
print(f"Accuracy on the test set: {accuracy}")

# 如果你想在本地文件夹中使用自定义的数据集，你需要提供正确的文件路径，并确保数据已经被正确地读取和预处理成适合模型的形式。

注意，感知机不是最佳的手写数字分类器，尤其是对于复杂的数据集如MNIST。更现代的深度学习模型（比如卷积神经网络 Convolutional Neural Networks, CNNs）在处理图像数据上效果更好。上述代码只是为了演示如何简单地在Jupyter中应用感知机。