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。

相关问题

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`。

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：

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：

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()