pycahrm添加mnist数据集

在PyCharm中添加MNIST数据集通常用于机器学习项目中，特别是图像识别任务。MNIST是一个手写数字数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，非常适合初学者入门深度学习。以下是在PyCharm中添加MNIST数据集的步骤：

1. **安装所需库**：
首先，确保你已经安装了`TensorFlow`或`Keras`库，因为它们通常包含了预处理MNIST数据的功能。如果没有，可以通过pip安装：

   pip install tensorflow keras

2. **导入数据**：
使用`tensorflow.keras.datasets`中的`load_data()`函数加载MNIST数据：

   from tensorflow.keras.datasets import mnist
   (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

3. **数据预处理**：
数据通常需要归一化到0-1范围，然后将像素值转换为浮点数：

   train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

4. **数据划分**（可选）：
如果你想在PyCharm的数据视图中管理数据，你可以将其划分为训练集和验证集，比如使用`sklearn.model_selection.train_test_split`函数。

5. **保存数据**（可选）：
如果你想要长期保存数据以供后续使用，可以将处理后的数据保存成 `.npz` 或 `.hdf5` 文件。

6. **在PyCharm中查看数据**：
在PyCharm中，你可以在项目的某个文件夹下创建一个子目录（如"data"），然后把处理好的数据文件（`.npz`或`.hdf5`）放入其中。这样，在项目视图中就能看到并访问这些数据了。