基于Spyder创建一个Datloader类，要求用__init__方法加载train-labels.idx1-ubyte文件，用__getitem__方法获得第n个标签，编写__getimg__和__getlabel__方法，同时加载图片和标签

以下是基于Spyder创建的Datloader类的代码：

import struct
import numpy as np

class Datloader:
    def __init__(self, file_path):
        self.labels = []
        with open(file_path, 'rb') as f:
            magic_number = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            num_items = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            for i in range(num_items):
                label = struct.unpack('>B', f.read(1))[0]
                self.labels.append(label)
        
    def __getitem__(self, n):
        return self.labels[n]
    
    def __getimg__(self, file_path):
        images = []
        with open(file_path, 'rb') as f:
            magic_number = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            num_items = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            num_rows = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            num_cols = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            for i in range(num_items):
                img = np.zeros((num_rows, num_cols))
                for row in range(num_rows):
                    for col in range(num_cols):
                        pixel_value = struct.unpack('>B', f.read(1))[0]
                        img[row, col] = pixel_value
                images.append(img)
        return images
    
    def __getlabel__(self, file_path):
        labels = []
        with open(file_path, 'rb') as f:
            magic_number = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            num_items = struct.unpack('>i', f.read(4))[0]
            for i in range(num_items):
                label = struct.unpack('>B', f.read(1))[0]
                labels.append(label)
        return labels

这个类实现了从train-labels.idx1-ubyte文件中加载标签，并可以用__getitem__方法获取第n个标签。另外，还实现了__getimg__和__getlabel__方法，可以加载图片和标签。这些方法都是基于idx1格式的文件实现的。如果要加载其他格式的文件，需要根据具体的格式进行相应的修改。