mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] X.shape y.shape
时间: 2024-06-04 13:07:59 浏览: 36
这段代码是使用 scikit-learn 库中的 `fetch_openml` 方法来下载并加载 MNIST 数据集。MNIST 数据集包含了手写数字的图像,每个图像都是 28x28 像素大小的灰度图像,共有 70,000 张图像,其中 60,000 张用于训练,10,000 张用于测试。
`X` 变量中包含了所有 70,000 张图像的像素值,每个图像被展平成了一个长度为 784 的一维数组。因此 `X` 的形状是 `(70000, 784)`。
`y` 变量中包含了所有图像对应的标签,即数字 0 到 9。因此 `y` 的形状是 `(70000,)`。
相关问题
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target some_digit = X[1]为什么会报错说key error
根据你提供的代码,可能是因为您没有导入fetch_openml函数。请确保您已经从sklearn.datasets导入fetch_openml函数。此外,如果仍然出现KeyError,请检查您的数据是否已正确下载并加载到变量mnist中。您可以尝试使用以下代码来加载数据:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"]
some_digit = X[1]
```
请注意,some_digit现在将是一个包含784个像素值的一维数组,而不是图像本身。如果您想将其转换回图像,请使用以下代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
some_digit_image = some_digit.reshape(28, 28)
plt.imshow(some_digit_image, cmap="binary")
plt.axis("off")
plt.show()
```
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist.data, mnist.target
这段代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集,其中 `version=1` 表示下载 MNIST 的第一版本。然后将数据集拆分成输入特征 `X` 和输出标签 `y`,其中 `X` 是一个形状为 (70000, 784) 的数组,每一行代表一张图片的像素值,`y` 是一个形状为 (70000,) 的数组,每个元素代表对应图片的标签。
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