.调用mnist数据，统计每种类型图片（包含训练数据和测试数据）的数量，画出数量最多的那种数字的五个不同图像。（15分）python代码加中文注释

首先，我们需要从Keras库中导入mnist数据集：

from keras.datasets import mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

这里我们使用了mnist.load_data()方法来加载mnist数据集，返回的是两个元组，分别包含训练集和测试集的图像数据和标签数据。

接下来，我们可以使用numpy库中的bincount()方法统计每种类型的图片数量：

import numpy as np

# 统计训练集和测试集中每种类型数字的数量
train_counts = np.bincount(y_train)
test_counts = np.bincount(y_test)

# 输出每种类型数字的数量
for i in range(10):
    print(f"数字 {i} 在训练集中出现 {train_counts[i]} 次，在测试集中出现 {test_counts[i]} 次")

这里我们使用了numpy库中的bincount()方法，它会统计数组中每个元素出现的次数，并返回一个长度为最大元素值+1的数组。因为mnist数据集中的标签值都是0到9的整数，所以我们可以使用bincount()方法来统计每种数字的数量。

接下来，我们需要找出数量最多的数字，并从训练集和测试集中随机选取五个不同的图像进行展示：

import matplotlib.pyplot as plt

# 找出数量最多的数字
most_common = np.argmax(train_counts)

# 在训练集中找到数量最多的五个数字的图片
indices = np.where(y_train == most_common)[0]
train_images = x_train[indices[:5]]

# 在测试集中找到数量最多的五个数字的图片
indices = np.where(y_test == most_common)[0]
test_images = x_test[indices[:5]]

# 展示训练集图片和测试集图片
fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4))
for i in range(5):
    axes[0, i].imshow(train_images[i], cmap='gray')
    axes[1, i].imshow(test_images[i], cmap='gray')
    axes[0, i].axis('off')
    axes[1, i].axis('off')
    axes[0, i].set_title(f"训练集 {most_common}")
    axes[1, i].set_title(f"测试集 {most_common}")
plt.show()

这里我们使用了numpy库中的argmax()方法来找到数量最多的数字。接着，我们使用numpy库中的where()方法找到训练集和测试集中所有标签为最多数字的图像的索引，然后从中随机选取五个不同的图像进行展示。最后，我们使用matplotlib库中的subplots()方法和imshow()方法展示这五个图像。