mnist数据集导入python

为了导入mnist数据集到Python中，可以使用tensorflow框架提供的input_data模块。首先，需要确保已经安装了tensorflow库。然后，可以按照以下步骤导入数据集：

1. 导入所需的库:

import tensorflow as tf

2. 加载数据集:

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

3. 数据预处理:

x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0

4. 可视化数据集:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(y_train[i])
plt.show()

这样就成功导入了mnist数据集，并进行了简单的数据可视化。