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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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，如何操作

您可以使用Python中的NumPy和Pandas库来操作MNIST数据集。首先，您需要下载MNIST数据集并将其加载到Pandas DataFrame中。然后，您可以使用Pandas的iloc方法选择前100个数字，并将它们组合成一个新的DataFrame。最后，您可以将这个新的DataFrame转换为NumPy数组，以便进行模型训练。

以下是一个可能的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
mnist_train = pd.read_csv('mnist_train.csv')

# 选择前100个数字
trainX1k = mnist_train.iloc[:100, 1:].values

# 打乱数据集
np.random.shuffle(trainX1k)

这将创建一个名为trainX1k的NumPy数组，其中包含100个数字的新训练集。您可以使用trainX1k数组来训练您的模型。