MNIST数据集是一个非常经典的图像识别数据集，常用于机器学习和深度学习的入门实践。它包含了70,000张手写数字的灰度图片，这些数字从0到9，每张图片的尺寸为28×28像素。🔍

首先，让我们来了解一下MNIST的基本结构。MNIST数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含60,000张图片，而测试集则有10,000张图片。每张图片的形状是(28, 28)，这意味着它是二维数组，每个元素表示一个像素点的灰度值，范围从0到255。✨

其次，数据集的标签也是一个重要的组成部分。每个图片都对应一个标签，表示该图片所代表的数字（0-9）。在Python中，通常使用NumPy数组来存储这些数据，所以最终的形状可能是(60000, 28, 28)或(10000, 28, 28)，具体取决于你是处理训练集还是测试集。📊

MNIST数据集因其简单性和广泛的应用场景，成为新手学习神经网络的理想选择。无论是构建简单的卷积神经网络还是复杂的深度学习模型，MNIST都能提供足够的挑战和乐趣！🚀

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