# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签
时间: 2023-11-28 09:48:41 浏览: 41
好的,以下是使用scikit-learn库中的fetch_openml函数获取mnist数据集,并使用data和target索引得到数据和标签的示例代码:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 获取mnist数据集
mnist = fetch_openml("mnist_784")
# 获取数据和标签
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
```
其中,变量`X`保存的是数据,它是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个像素点;变量`y`保存的是标签,它是一个一维数组,每个元素代表一个样本的标签。
相关问题
在python中通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签
是的,你可以通过以下代码获取MNIST数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data # 数据
y = mnist.target # 标签
```
其中,`fetch_openml`函数可以从OpenML数据仓库中获取数据集。`mnist_784`是一个包含784个特征的手写数字数据集。
获取到数据后,可以使用`data`属性获取数据,使用`target`属性获取标签。在上面的代码中,`X`变量保存的是数据,`y`变量保存的是标签。
生成一段python代码:1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000 5查看训练集和测试集维度
下面是您需要的Python代码:
```python
# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据,并使用data和target索引得到数据与标签
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data
y = mnist.target
# 划分mnist数据集,训练集60000,测试集10000
X_train, X_test = X[:60000], X[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]
# 查看训练集和测试集维度
print("训练集维度:", X_train.shape)
print("测试集维度:", X_test.shape)
```
这段代码首先导入了PCA和fetch_openml,然后使用fetch_openml函数获取了mnist数据集,并使用data和target索引得到了数据和标签。接着将数据集划分为训练集和测试集,最后输出了训练集和测试集的维度。