mnist = fetch_openml('mnist_784') X, y = mnist['data'], mnist['target'] X0 = X[y == '0'][:100] X0 = X0/255 print(len(X0))

这段代码的作用是从OpenML下载mnist数据集，然后从中提取数字0的所有样本，取100个样本，并将数据标准化，最后输出数字0的样本数量。具体来说：

- `fetch_openml('mnist_784')`会从OpenML下载mnist数据集，返回一个字典对象，其中包含数据和标签。
- `X, y = mnist['data'], mnist['target']`将数据和标签分别赋值给变量X和y。
- `X0 = X[y == '0'][:100]`选出标签为'0'的所有样本，取前100个样本，存储在变量X0中。
- `X0 = X0/255`将X0中的像素值从0-255的范围标准化到0-1的范围。
- `print(len(X0))`输出X0中的样本数量，即数字0的样本数量。

相关问题

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target

这段代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集，其中 `version=1` 表示下载 MNIST 的第一版本。然后将数据集拆分成输入特征 `X` 和输出标签 `y`，其中 `X` 是一个形状为 (70000, 784) 的数组，每一行代表一张图片的像素值，`y` 是一个形状为 (70000,) 的数组，每个元素代表对应图片的标签。

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] X.shape y.shape

这段代码是使用 scikit-learn 库中的 `fetch_openml` 方法来下载并加载 MNIST 数据集。MNIST 数据集包含了手写数字的图像，每个图像都是 28x28 像素大小的灰度图像，共有 70,000 张图像，其中 60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。

`X` 变量中包含了所有 70,000 张图像的像素值，每个图像被展平成了一个长度为 784 的一维数组。因此 `X` 的形状是 `(70000, 784)`。

`y` 变量中包含了所有图像对应的标签，即数字 0 到 9。因此 `y` 的形状是 `(70000,)`。