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Sklearn 机器学习 手写数字识别：加载并查看数据
在机器学习入门案例中，手写数字识别（Handwritten Digit Recognition） 是一个经典任务。
本文将使用 Scikit-learn（Sklearn） 提供的 load_digits 数据集，演示如何加载、查看和可视化数据，为后续的建模与训练打下基础。
📂 一、加载手写数字数据集
Sklearn 内置的 load_digits 数据集包含 0~9 的手写数字图片，每张图片为 8×8 灰度图像，并配有对应的标签（数字类别）。
1. 导入所需库
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
2. 加载数据
digits = load_digits()
digits 是一个 Bunch 对象（类似字典），但更准确地说，它是 Sklearn 自定义的类，支持：
- 属性访问：
digits.data - 字典访问：
