def loadData(self,mnist_url): f = gzip.open(str(mnist_url), 'rb') training_data, validation_data, test_data = pickle.load(f, encoding="latin1") f.close() training_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in training_data[0]] #（50000，784，1） training_results = [self.vectorized_result(y) for y in training_data[1]] #（50000，10，1) training_data = zip(training_inputs, training_results) # validation_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in validation_data[0]] # validation_data = zip(validation_inputs, validation_data[1]) # test_inputs = [np.reshape(x, (784, 1)) for x in test_data[0]] test_data = zip(test_inputs, test_data[1]) return (training_inputs,training_results,test_data)

这段代码定义了一个名为"loadData"的函数，它的参数是"mnist_url"，表示MNIST数据集的路径。在函数中，首先使用gzip模块打开数据集文件，然后使用pickle模块将数据集文件中的数据读取出来，并将其分为训练数据、验证数据和测试数据。其中，训练数据和验证数据被合并成了一个列表"training_data"，测试数据被转换为一个列表"test_data"。接下来，将训练数据中的每个样本按照784维展开成一个784x1的矩阵，并将其存储在"training_inputs"列表中。将训练数据的标签向量化，即将每个标签转换为一个10维的向量，其中对应标签的位置为1，其他位置为0，并将其存储在"training_results"列表中。最后，将"training_inputs"和"training_results"打包成一个元组，并将其作为函数的返回值。注释掉的代码是用来处理验证数据的，因为在这个函数中并没有使用验证数据，所以被注释掉了。