请解析如下代码：mnist = fetch_openml('mnist_784') X, y = mnist['data'], mnist['target']

这段代码使用了Scikit-Learn中的一个数据集获取函数`fetch_openml()`，该函数可以用于下载和获取各种开放的机器学习数据集。在这里，我们使用该函数下载了名为“mnist_784”的数据集，该数据集是一个手写数字的图像数据集，其中包含784个特征（28x28像素的图像展开为一维数组）和一个标签（0-9之间的数字，表示图像所代表的手写数字）。

在这段代码的第二行中，我们将数据集中的所有特征存储在名为“X”的变量中，将所有标签存储在名为“y”的变量中。这里使用了Python的解包（unpacking）语法，通过将`mnist['data']`和`mnist['target']`两个对象分别赋值给`X`和`y`变量，从而将数据集中的特征和标签分别存储在这两个变量中。

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解析代码：mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)

1. `fetch_openml('mnist_784', version=1)`：从OpenML中获取名为`mnist_784`的数据集，版本号为1。
2. `X = mnist.data`：将数据集中的样本数据赋值给变量`X`。
3. `y = mnist.target.astype(np.int)`：将数据集中的目标（标签）数据转换为整数类型，并赋值给变量`y`。

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target

这段代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集，其中 `version=1` 表示下载 MNIST 的第一版本。然后将数据集拆分成输入特征 `X` 和输出标签 `y`，其中 `X` 是一个形状为 (70000, 784) 的数组，每一行代表一张图片的像素值，`y` 是一个形状为 (70000,) 的数组，每个元素代表对应图片的标签。