从MNIST的训练数据的0-9数字中各选择 前100个，组成1000个数字的新训练集 trainX1k代码

我可以回答这个问题。trainX1k的代码可以如下所示：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist

# 加载MNIST数据集
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 选择前100个数字
train_images_100 = train_images[:100]
train_labels_100 = train_labels[:100]

# 重塑数据集
train_images_100 = train_images_100.reshape((100, 28 * 28))
train_images_100 = train_images_100.astype('float32') / 255

train_labels_100 = np.eye(10)[train_labels_100]

# 构建新的训练集
trainX1k = np.repeat(train_images_100, 10, axis=)
trainY1k = np.repeat(train_labels_100, 10, axis=)

这段代码会从MNIST的训练数据中选择前100个数字，然后重塑数据集并构建一个新的训练集trainX1k。

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python如何从MNIST的训练数据的0-9数字中各选择 前100个，组成1000个数字的新训练集 trainX1k。

可以使用Python中的NumPy和MNIST数据集库来实现从MNIST训练数据中选择前100个数字来组成新的训练集trainX1k。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from mnist import MNIST

# 加载MNIST数据集
mndata = MNIST('path/to/mnist/files')
trainX, trainY = mndata.load_training()

# 将数据转换为NumPy数组
trainX = np.array(trainX)
trainY = np.array(trainY)

# 从0-9数字中各选择前100个
num_per_digit = 100
trainX1k = []
for digit in range(10):
    digit_indices = np.where(trainY == digit)[0][:num_per_digit]
    trainX1k.append(trainX[digit_indices])

# 将数据堆叠在一起
trainX1k = np.vstack(trainX1k)

在这个代码中，我们首先加载MNIST数据集，并将其转换为NumPy数组。然后，我们从0-9数字中各选择前100个数字，使用NumPy的where函数找到符合条件的索引。最后，我们将选中的数字堆叠在一起，形成新的训练集trainX1k。