在手写数字识别的时候，读取数据集的python代码

手写数字识别通常使用的是MNIST数据集，可以使用以下Python代码读取MNIST数据集：

import os
import struct
import numpy as np

def load_mnist(path, kind='train'):
    """Load MNIST data from `path`"""
    labels_path = os.path.join(path, f'{kind}-labels-idx1-ubyte')
    images_path = os.path.join(path, f'{kind}-images-idx3-ubyte')

    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8))
        labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8)

    with open(images_path, 'rb') as imgpath:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', imgpath.read(16))
        images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)

    return images, labels

其中，`path`参数表示MNIST数据集所在路径，`kind`参数表示需要加载的数据集类型，可以设置为`train`或`test`。这个函数返回两个NumPy数组，分别是图像数据和标签数据。