mnist数据集有什么特点

好的，我可以帮你解决这个问题。

是一个手写数字的图片

，常用于图像识别的模型训练。以下是读取和显示

的示例代码：

 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.datasets import mnist # 读取 MNIST 数据集 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist .load_data()  # 显示 MNIST 数据集 中的一个样本图片 plt.imshow(train_images[0], cmap='gray') plt.show() 

在这个示例中，我们

Keras库中的

.load_data()函数来加载

。它会返回两个元组，其中第一个元组包含训练图片和标签，第二个元组包含测试图片和标签。我们可以通过索引来获取其中的样本图片和对应的标签。

接下来，我们

matplotlib库中的imshow()函数来显示一个样本图片。我们还可以

cmap参数来指定颜色映射，这里我们选择了'gray'来显示灰度图像。最后，我们

show()函数来显示图片。

希望这个示例能够帮助到你。

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