fetch_openml怎么读取fashion-mnist数据集

你可以使用`fetch_openml`函数来读取fashion-mnist数据集。下面是一个示例代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml

# 读取fashion-mnist数据集
X, y = fetch_openml('Fashion-MNIST', version=1, return_X_y=True)

在这个例子中，`fetch_openml`函数的第一个参数是数据集的名称，即"Fashion-MNIST"。`version`参数指定要使用的数据集版本，这里使用版本1。`return_X_y`参数设置为True，表示返回特征矩阵和标签向量。

读取后，`X`将是一个形状为(70000, 784)的NumPy数组，其中每一行表示一张28x28像素的灰度图像。`y`将是一个形状为(70000,)的NumPy数组，其中每个元素是一个整数，表示对应图像的类别标签。

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生成一段python代码：1导入PCA 2使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集 3# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据，并使用data和target索引得到数据与标签 4划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000 5查看训练集和测试集维度

下面是您需要的Python代码：

# 导入PCA
from sklearn.decomposition import PCA
# 使用sklearn.datasets导入fetch_openml数据集
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据，并使用data和target索引得到数据与标签
mnist = fetch_openml("mnist_784")
X = mnist.data
y = mnist.target

# 划分mnist数据集，训练集60000，测试集10000
X_train, X_test = X[:60000], X[60000:]
y_train, y_test = y[:60000], y[60000:]

# 查看训练集和测试集维度
print("训练集维度：", X_train.shape)
print("测试集维度：", X_test.shape)

这段代码首先导入了PCA和fetch_openml，然后使用fetch_openml函数获取了mnist数据集，并使用data和target索引得到了数据和标签。接着将数据集划分为训练集和测试集，最后输出了训练集和测试集的维度。

本实验将mnist数据使用PCA模型降维后用于MLP神经网络模型 步骤1: 1.1 导入PCA模型并从sklearn.dataset导入fetch_openml数据 1.2 通过fetch_openml("mnist_784")得到mnist数据 1.3 划分mnist数据，查看训练集和测试集维度

好的，以下是步骤1的代码实现：

# 导入PCA模型和fetch_openml函数
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import fetch_openml

# 加载mnist数据
mnist = fetch_openml("mnist_784")

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

# 打印训练集和测试集维度
print("训练集维度:", X_train.shape)
print("测试集维度:", X_test.shape)

输出结果为：

训练集维度: (60000, 784)
测试集维度: (10000, 784)

可以看到，原始的mnist数据集中每个样本有784个特征，即每个样本都是一个28x28的灰度图像。接下来我们将使用PCA模型对这些特征进行降维。