mnist数据集导入Pycharm

MNIST数据集是一个非常流行的手写数字识别数据集，常用于机器学习入门和深度学习的教学。在PyCharm中导入MNIST数据集通常涉及使用Python的数据科学库，如`tensorflow`、`keras`或`pytorch`。

以下是使用`keras`库在PyCharm中加载MNIST数据的一个简单示例：

from keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 归一化数据
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255

# 将像素值转换为4维张量，适合卷积神经网络
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], 28, 28, 1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], 28, 28, 1))

# 数据转为类别标签（one-hot编码）
y_train = np.eye(10)[y_train]
y_test = np.eye(10)[y_test]

# 现在你可以使用x_train, y_train训练模型，x_test, y_test测试模型性能

在PyCharm中，你需要先安装好Keras库，然后在项目的Python环境中配置好TensorFlow或PyTorch等依赖项。如果你遇到任何问题，可以检查你的环境设置，或者查看相应的官方文档寻求帮助。