（1）导入邮政编码数据集，输出数据与其中邮政编码的类别； 数据集说明：手写体阿拉伯数字以文本文件格式存储，数据为 16 乘 16 的灰度点阵值，存放在 1 至 256 列上。第 0 列为灰度点阵数据对应的实 际数字。

非常抱歉，我并不是一个可以直接操作数据集的软件，我只能提供一些代码示例供您参考：

首先，您可以使用 Pandas 库导入邮政编码数据集，假设数据集为 CSV 格式，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('邮政编码数据集.csv', header=None)

其中，`header=None` 表示数据集中没有列名。

接着，您可以使用 Pandas 库中的 `groupby` 函数将数据按照邮政编码类别进行分组，并输出每个类别所包含的数据数量：

groups = data.groupby(0)
for name, group in groups:
    print('类别', name, '共有', len(group), '条数据')

其中，`0` 表示数据集中的第一列，即邮政编码类别所在列。

希望这些代码示例能够对您有所帮助。

相关问题

手写体识别数据集进行转化成方便使用的PNG格式。

您可以使用Python中的PIL库（Python Imaging Library）和Numpy库来将手写体识别数据集转换成PNG格式。以下是一个大致的步骤：

1. 读取手写体识别数据集文件，例如MNIST数据集。
2. 将数据集文件中的图像数据转换为Numpy数组，这通常需要对数据进行标准化和归一化。
3. 使用PIL库创建PNG图像对象，并将Numpy数组转换为图像数据。
4. 将PNG图像保存到本地文件中。

下面是一个Python代码示例，用于将MNIST数据集转换为PNG格式：

import os
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取MNIST数据集文件
with open('train-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
    magic, num, rows, cols = np.fromfile(f, dtype=np.uint32, count=4)
    images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num, rows, cols)

# 将图像数据转换为PNG格式并保存
for i, image in enumerate(images):
    im = Image.fromarray(image)
    im.save(os.path.join('images', f'{i}.png'))

在这个示例中，我们首先使用Numpy库从MNIST数据集文件中读取图像数据，并将其转换为Numpy数组。然后，我们使用PIL库将每个图像数据转换为PNG格式，并将其保存到本地文件中。请注意，我们将每个图像保存到名为“images”的文件夹中，并使用图像的索引作为文件名。您可以根据自己的需求调整这些代码。

sklearn手写体数据集

Sklearn并没有直接的手写体数据集，但它是Python中最常用的机器学习库，提供了很多预处理和模型训练的数据集，包括用于分类任务的手写数字识别数据。其中最著名的是`digits`数据集，来源于UCI Machine Learning Repository，它包含了64x64像素的灰度图像，共10类，对应0-9的十个数字。

`digits`数据集可以通过`sklearn.datasets.load_digits()`函数获取，该数据集已经预处理过，包含8x8的像素矩阵（而不是原始的64x64），并且每个像素被编码为0到16的值。每个样本还附带有一个标签，表示对应的数字。

使用这个数据集，你可以练习图像识别、特征提取和监督学习算法，比如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）或神经网络等。

如果你需要一个更完整的手写体数据集，比如MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology），则可能需要从像TensorFlow、Keras或者`pytorch.datasets`这样的库中获取，因为这些库通常会提供更大规模且更常用的MNIST数据集。