numpy如何读取数据集

### 使用 NumPy 读取数据集的方法

当涉及到使用 NumPy 来加载特定的数据文件时，比如 MNIST 图像数据集，可以采用如下方式来完成操作。对于图像数据而言，通常会先解析二进制文件头中的元数据信息，之后再按照指定的数据类型和形状重新构建数组。

针对 MNIST 数据集的读取过程可以通过下面这段 Python 代码展示：

import numpy as np
import struct

def load_mnist_images(filename):
    with open(filename, 'rb') as imgpath:
        # 解析文件头部信息
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', imgpath.read(16))
        
        # 将剩余字节转换成一维 uint8 数组并重塑为适当大小
        images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(num, rows * cols)

    return images

上述代码片段展示了如何通过 `struct` 库解析前 16 字节作为文件头，并利用 `np.fromfile()` 函数将后续的内容转化为 NumPy 的多维数组形式[^2]。

除了专门用于处理固定格式（如 MNIST）的数据外，在面对 CSV 或 Excel 这样的表格型数据源时，则更倾向于借助 Pandas 等库来进行高效便捷的操作；而对于简单的文本或数值列表类型的纯 ASCII 文件来说，也可以直接调用 NumPy 提供的相关 I/O 接口，例如 `loadtxt()`, `genfromtxt()` 等函数来快速导入所需资料[^3]。