加载mnist数据集，并将其下载到data文件夹

加载MNIST数据集通常是在机器学习项目中用于手写数字识别的第一步。MNIST是一个非常流行的手写数字图像数据库，包含60,000张训练图片和10,000张测试图片，每张图片都是28x28像素灰度图像。

在Python中，我们可以使用`numpy`库以及`scikit-learn`库的`datasets`模块来加载MNIST数据。下面是一个简单的步骤：

首先，确保已经安装了所需的库，如果没有，可以使用以下命令安装：

pip install numpy scikit-learn

然后，你可以使用以下代码加载数据并保存到"data"文件夹中：

from sklearn.datasets import fetch_openml
import os

# 下载数据
if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, data_home='data')
train_data = mnist.data
train_labels = mnist.target

# 对数据进行预处理，例如归一化
train_data = train_data.astype('float32') / 255

# 可选操作：将标签转换为one-hot编码或其他形式
train_labels = train_labels.reshape(-1, 1)

# 如果需要，可以同样处理test数据
test_data = mnist['test_data']
test_labels = mnist['test_target']

# 如果不想立即下载，可以注释掉 `fetch_openml` 行，然后手动下载到data文件夹后导入数据

在这个例子中，`fetch_openml`函数会自动从开放ML下载数据并存储在指定的数据文件夹中。下载完成后，你可以按需对数据进行进一步的处理和分析。