mnist = fetch_openml('mnist_784') X, y = mnist['data'], mnist['target'] X0 = X[y == '0'][:100] X0 = X0/255 print(len(X0))
时间: 2023-10-22 14:04:07 浏览: 40
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。
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mnist = fetch_openml('mnist_784')
这行代码是用于从OpenML上下载MNIST数据集,其中MNIST是一个手写数字的数据集,包含了70,000张28x28像素的灰度图像。每张图像都有一个对应的标签,表示它所代表的数字。这个数据集常被用于训练和测试图像分类算法。fetch_openml函数是scikit-learn库中的一个函数,用于从OpenML上获取数据集。在这行代码中,我们将数据集下载到了名为mnist的变量中。
mnist = fetch_openml('mnist')
这行代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集。MNIST 是一个包含手写数字图像的数据集,常被用作机器学习领域中的基准数据集。该函数返回一个包含数据集及其标签的字典对象。可以通过以下代码来获取数据集和标签:
```
X, y = mnist['data'], mnist['target']
```
其中,`X` 是一个形状为 `(70000, 784)` 的 NumPy 数组,表示有 70000 个样本,每个样本有 784 个特征(即 28x28 的图像展平后的一维向量)。`y` 是一个形状为 `(70000,)` 的 NumPy 数组,表示每个样本对应的数字标签。