代码实现提取mnist图像参数，每种标签提取一个

以下是Python代码实现提取MNIST图像参数，每种标签提取一个的示例：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist

# 导入MNIST数据集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# 将图像参数转换为一维数组并存储在列表中
X_train = [x.reshape(784) for x in X_train]
X_test = [x.reshape(784) for x in X_test]

# 获取所有标签
labels = np.unique(y_train)

# 为每个标签提取一个图像参数
image_params = []
for label in labels:
    # 查找具有当前标签的图像索引
    label_idx = np.where(y_train == label)[0][0]
    # 添加当前标签的图像参数到列表中
    image_params.append(X_train[label_idx])

# 打印每个标签的图像参数
for i, param in enumerate(image_params):
    print(f"Label {labels[i]} image parameter: {param}")

该代码首先导入MNIST数据集，然后将图像参数转换为一维数组并存储在列表中。接下来，它获取所有标签，并使用列表推导式为每个标签提取一个图像参数。最后，它打印每个标签的图像参数。