手写数字识别python

手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要问题。在Python中，可以使用机器学习库如Scikit-Learn、TensorFlow、Keras等来实现手写数字识别。

其中，Scikit-Learn提供了一个手写数字数据集（MNIST），可以用来训练机器学习模型。以下是一个使用Scikit-Learn实现手写数字识别的示例代码：

from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')

# 将数据集分为训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(mnist.data, mnist.target, test_size=0.2)

# 创建多层感知器模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=400, alpha=1e-4,
                    solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
                    learning_rate_init=.1)

# 训练模型
clf.fit(train_data, train_label)

# 在测试集上评估模型
score = clf.score(test_data, test_label)
print(score)

这段代码使用多层感知器（MLP）模型来训练手写数字识别模型，并在测试集上评估模型的准确率。通过调整模型参数和增加训练数据的量，可以得到更好的识别效果。