基于Spyder创建一个Datloader类，要求用__init__方法加载train-labels.idx1-ubyte文件，用__getitem__方法获得第n个标签，编写__getimg__和__getlabel__方法，同时加载图片和标签

以下是基于Spyder创建的Datloader类代码：

import struct
import numpy as np

class Datloader:
    def __init__(self, dat_file):
        self.data = None
        with open(dat_file, 'rb') as f:
            # 读取文件头，其中前四个字节是magic number，接下来四个字节是数据集中图像的数量
            magic, num_items = struct.unpack('>II', f.read(8))
            if magic == 2049:
                # 如果是标签数据集，读取每个标签并存储到self.data中
                self.data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8)
            else:
                # 如果是图像数据集，读取每个图像并存储到self.data中
                rows, cols = struct.unpack('>II', f.read(8))
                num_pixels = rows * cols
                self.data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num_items, num_pixels)

    def __getitem__(self, n):
        # 获取第n个标签
        return self.data[n]

    def __getimg__(self, n, rows=28, cols=28):
        # 获取第n个图像
        return self.data[n].reshape(rows, cols)

    def __getlabel__(self, n):
        # 获取第n个标签
        return self.data[n]

其中，__init__方法加载train-labels.idx1-ubyte文件，并根据magic number判断数据集类型，将数据集存储到self.data中。__getitem__方法用于获取第n个标签，__getimg__方法用于获取第n个图像，__getlabel__方法用于获取第n个标签。可以根据需要自行修改文件名和文件路径。