从mnist训练集中按现有顺序分出六个万份数据，编写程序，统计每万份数据中与测试集相同位置上具有相同数字的个数。使用python实现

以下是实现该程序的 Python 代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from collections import Counter

# 加载mnist数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)

# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test = mnist.data[:60000], mnist.data[60000:]
y_train, y_test = mnist.target[:60000], mnist.target[60000:]

# 将训练集按现有顺序分成六份
X_train_split = np.array_split(X_train, 6)
y_train_split = np.array_split(y_train, 6)

# 统计每万份数据中与测试集相同位置上具有相同数字的个数
for i in range(6):
    y_pred = [y_train_split[i][j] for j in range(len(y_train_split[i])) if np.array_equal(X_test[j], X_train_split[i][j])]
    counter = Counter(y_pred)
    print(f"第{i+1}份数据中与测试集相同位置上具有相同数字的个数：{dict(counter)}")

该代码先加载mnist数据集，将数据集划分为训练集和测试集，然后将训练集按现有顺序分成六份。对于每份数据，程序遍历其中的样本，找到与测试集相同位置上具有相同数字的样本，并将它们的标签存入一个列表中。最后，使用 Python 的 Counter 类对这个列表进行计数，得到每个数字出现的次数，并输出结果。