bp神经网络导入数据python代码

### Python BP神经网络数据导入代码示例

为了构建并训练BP神经网络模型，首先需要准备好用于训练的数据集。通常情况下，MNIST手写数字数据集被广泛应用于此类场景中[^1]。

#### 使用`scikit-learn`加载MNIST数据集

from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)

X, y = mnist["data"], mnist["target"]
y = y.astype(np.int8)  # 将标签转换成整数类型

# 显示一些样本图像及其对应的标签
def plot_digits(instances, images_per_row=10, **options):
    size = 28
    images_per_row = min(len(instances), images_per_row)
    images = [instance.reshape(size,size) for instance in instances]
    n_rows = (len(instances) - 1) // images_per_row + 1
    row_images = []
    n_empty = n_rows * images_per_row - len(instances)
    images.append(np.zeros((size, size * n_empty)))
    for row in range(n_rows):
        rimages = images[row * images_per_row : (row + 1) * images_per_row]
        row_images.append(np.concatenate(rimages, axis=1))
    image = np.concatenate(row_images, axis=0)
    plt.imshow(image, cmap = 'binary', **options)
    plt.axis("off")

plt.figure(figsize=(9,9))
example_images = X[:100]
plot_digits(example_images, images_per_row=10)
plt.show()

上述代码展示了如何利用`fetch_openml()`函数从互联网上获取完整的MNIST数据集，并将其划分为特征矩阵\(X\)和目标向量\(y\)。此外还定义了一个辅助函数来可视化部分样例图片以便于理解所处理的数据形态。

对于更复杂的项目来说，可能还需要进一步预处理这些原始像素值，比如标准化操作等；而在实际应用过程中，则往往涉及到将整个数据集分割为训练集、验证集以及测试集等多个子集合以评估模型性能。