（1）导入邮政编码数据集，输出数据与其中邮政编码的类别； 数据集说明：手写体阿拉伯数字以文本文件格式存储，数据为 16 乘 16 的灰度点阵值，存放在 1 至 256 列上。第 0 列为灰度点阵数据对应的实 际数字。（2）随机选取其中的 25 个数据，完成邮政编码数据的可视化操作； （3）利用 sklearn 中的“train_test_split（）”按照 6：4 的比例划 分训练集（X_train,Y_train）与测试集（X_test,Y_test），并记录划分后 训练集与测试集的数量。

好的，下面是针对您提出的问题的代码示例：

1. 导入并输出邮政编码数据集及其类别

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('邮政编码数据集.csv', header=None)

# 输出数据集
print('数据集：')
print(data.head())

# 输出类别
groups = data.groupby(0)
print('类别：')
for name, group in groups:
    print('邮政编码', name, '共有', len(group), '个样本')

2. 随机选取 25 个数据并可视化

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('邮政编码数据集.csv', header=None)

# 随机选取 25 个样本
indices = np.random.choice(len(data), size=25, replace=False)
samples = data.iloc[indices, 1:].values.reshape(-1, 16, 16)

# 可视化
fig, axes = plt.subplots(5, 5, figsize=(8, 8))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
    ax.imshow(samples[i], cmap='gray')
    ax.set_xticks([])
    ax.set_yticks([])
plt.show()

3. 划分训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
data = pd.read_csv('邮政编码数据集.csv', header=None)

# 划分训练集和测试集
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)

# 输出划分后的训练集和测试集数量
print('训练集数量：', len(X_train))
print('测试集数量：', len(X_test))

希望这些代码示例能够对您有所帮助。