X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True,parser="auto")

### 回答1：
这行代码使用了 scikit-learn 库中的 fetch_openml 函数，从 OpenML 上获取 MNIST 手写数字数据集。这个函数的参数 version=1 表示获取 MNIST 数据集的第一个版本，return_X_y=True 表示返回数据集的特征矩阵 X 和标签向量 y。parser="auto" 表示自动选择解析器来读取数据。

### 回答2：
这段代码是用于从OpenML数据集中获取MNIST手写数字数据集的函数。fetch_openml是一种用于获取数据集的函数，'mnist_784'是指定要获取的数据集的名称，version=1表示要获取的数据集的版本号为1。return_X_y=True参数表示返回的数据集包含特征矩阵X和标签y。
parser="auto"是一个可选的参数，用于指定数据集的解析方式。根据数据集的格式不同，可以选择不同的解析方式。"auto"表示自动选择合适的解析方式。

使用这段代码，将获取到的数据集保存在变量X和y中。X是一个特征矩阵，每一行表示一张图片的特征，每一列表示一个特征值。y是一个标签向量，表示每张图片对应的数字标签。通过这些数据，可以进行手写数字识别的相关任务，例如训练分类器对新的手写数字图片进行分类。

### 回答3：
这段代码是用于从OpenML中获取MNIST手写数字数据集。MNIST数据集是一个非常著名的机器学习数据集，用于识别手写数字的图像分类任务。

代码中的函数fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True, parser="auto")会返回两个变量X和y。其中，X是一个包含了图像特征的矩阵，每一行表示一个图像样本，每一列表示一个特征。y是一个包含了对应图像标签的向量，用于表示每个图像的分类类别。

代码中的'mnist_784'是数据集的名称，version=1表示获取数据集的第一个版本。return_X_y=True表示要返回数据集的特征矩阵X和标签向量y。parser="auto"表示使用自动解析器来解析数据集。

通过运行这段代码，我们可以获取到包含MNIST手写数字数据集的特征矩阵X和标签向量y，可以用于进行后续的机器学习任务，如图像分类、模型训练等。