Python的Learn中的函数digits用法是什么？

在Python中，`digits`是一个数据集，包含了0到9十个数字的手写图像数据。这个数据集可以用来进行数字识别等机器学习任务的训练和测试。

在`sklearn`库中，`digits`数据集可以用以下代码导入：

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

这个数据集包含了1797个样本，每个样本都是一个8x8的图像，每个图像中包含了一个手写的数字。数据集中的每个数字都已经经过了预处理和特征提取，可以直接用于机器学习模型的训练和测试。

例如，以下代码可以将数据集分为训练集和测试集，并使用支持向量机模型进行数字识别的训练和测试：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)

svm = SVC(kernel='linear', C=1)
svm.fit(X_train, y_train)

print("训练集得分：", svm.score(X_train, y_train))
print("测试集得分：", svm.score(X_test, y_test))

这个例子中，`digits.data`包含了所有样本的特征，`digits.target`包含了所有样本的标签。通过`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，然后使用支持向量机模型进行训练和测试。最后输出训练集和测试集的得分。