load_digits

`load_digits`是sklearn库中的一个功能，它用于加载手写数字数据集（也称为MNIST数据集的一部分）。这个数据集包含了60,000个28x28像素的灰度图像，每个图像对应一个0到9的手写数字，用于训练和评估机器学习模型。

**演示如何使用**:

from sklearn.datasets import load_digits

# 加载数据
digits = load_digits()
# 数据是一个字典，包含许多信息，如特征数据、目标值等
print(digits.keys())  # 输出：dict_keys(['data', 'target', ' DESCR', 'filename', 'images', 'target_names'])

# 获取特征数据（像素矩阵）
images = digits.data
# 获取目标标签（数字）
labels = digits.target

# 查看第一个图像和对应的标签
print(digits.images)  # 输出：28x28的灰度图像
print(digits.target)   # 输出：对应的数字（0-9）