mnist = fetch_openml('mnist')
时间: 2023-10-02 17:14:15 浏览: 60
这行代码使用了 scikit-learn 中的 `fetch_openml` 函数来下载 MNIST 数据集。MNIST 是一个包含手写数字图像的数据集,常被用作机器学习领域中的基准数据集。该函数返回一个包含数据集及其标签的字典对象。可以通过以下代码来获取数据集和标签:
```
X, y = mnist['data'], mnist['target']
```
其中,`X` 是一个形状为 `(70000, 784)` 的 NumPy 数组,表示有 70000 个样本,每个样本有 784 个特征(即 28x28 的图像展平后的一维向量)。`y` 是一个形状为 `(70000,)` 的 NumPy 数组,表示每个样本对应的数字标签。
相关问题
fetch_openml使用mnist
fetch_openml是一个Python库,可以用来获取各种数据集,包括MNIST手写数字数据集。
使用fetch_openml获取MNIST数据集的代码如下:
```
from sklearn.datasets import fetch_openml
mnist = fetch_openml('mnist_784')
```
这个代码会从OpenML上下载MNIST数据集,并将其存储在一个名为mnist的变量中。数据集包含70000张28x28像素的手写数字图片,每张图片都有一个对应的标签,表示这张图片所代表的数字。
fetch_openml怎么读取fashion-mnist数据集
你可以使用`fetch_openml`函数来读取fashion-mnist数据集。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
# 读取fashion-mnist数据集
X, y = fetch_openml('Fashion-MNIST', version=1, return_X_y=True)
```
在这个例子中,`fetch_openml`函数的第一个参数是数据集的名称,即"Fashion-MNIST"。`version`参数指定要使用的数据集版本,这里使用版本1。`return_X_y`参数设置为True,表示返回特征矩阵和标签向量。
读取后,`X`将是一个形状为(70000, 784)的NumPy数组,其中每一行表示一张28x28像素的灰度图像。`y`将是一个形状为(70000,)的NumPy数组,其中每个元素是一个整数,表示对应图像的类别标签。