写一份Python代码，利用bp神经网络，要求实现印刷体数字模式识别

在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库中的`mlp_classifier`模块来实现简单的BP（Backpropagation）神经网络进行手写数字识别。这里我们以经典的MNIST数据集为例，这是一个包含70,000张28x28像素灰度图像的手写数字数据库。

首先，你需要安装所需的库，如果你还没有安装，可以使用pip安装：

pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib

然后，下面是一个基础的BP神经网络模型训练和预测的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist['data'], mnist['target']

# 数据预处理（归一化）
X = X.astype(np.float32) / 255.0

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建一个三层的BP神经网络
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(300,), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy on test set: {accuracy * 100:.2f}%")

# 可视化一些预测结果
fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4))
for i, (ax, img, pred) in enumerate(zip(axs.flat, X_test[:10], y_pred[:10])):
    ax.imshow(img.reshape(28, 28), cmap='gray')
    ax.set_title(f'Predicted: {pred}')
plt.show()

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