请使用python编程，加载sklearn自带的手写体数据集，完成如下任务： （1）打印数据集的样本的数量； （2）打印第10条样本的特征（data）和对应的标签（target）值。 （3）使用matplotlib库显示第10条样本所对应的手写体图片。

在Python中，我们可以使用`sklearn.datasets`模块来加载sklearn内置的手写数字数据集，如`load_digits()`函数。以下是完成上述任务的代码示例：

from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# （1）打印数据集的样本数量
print("数据集中样本数量:", len(digits.images))

# （2）打印第10条样本的特征（data）和对应的标签（target）
sample_data = digits.data[9]
sample_target = digits.target[9]
print(f"第10条样本的特征（data）: {sample_data}")
print(f"第10条样本的标签（target）: {sample_target}")

# （3）使用matplotlib显示第10条样本的手写体图片
plt.figure(figsize=(4, 4))
plt.imshow(digits.images[9], cmap='gray_r')  # 'gray_r'表示灰度图像反转
plt.title(f"样本编号：{sample_target}, 标签：{digits.target_names[sample_target]}")
plt.show()

在这个例子中，`digits.images`是一个二维数组，每个元素代表一张图片。`digits.target`则是对应每个图片的数字标签。

运行这个脚本，你会看到相应的样本数量、第10个样本的数据和标签以及第10张手写体图片的可视化结果。记得先安装matplotlib库如果还没有安装的话，可以使用`pip install matplotlib`命令。