mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X, y = mnist["data"], mnist["target"] X.shape y.shape

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

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。

解析代码：mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1) X = mnist.data y = mnist.target.astype(np.int)

1. `fetch_openml('mnist_784', version=1)`：从OpenML中获取名为`mnist_784`的数据集，版本号为1。
2. `X = mnist.data`：将数据集中的样本数据赋值给变量`X`。
3. `y = mnist.target.astype(np.int)`：将数据集中的目标（标签）数据转换为整数类型，并赋值给变量`y`。