Python实战：手写数字识别

手写数字识别是机器学习中的一个经典问题，它涉及到图像处理、特征提取和模式识别等多个领域。在这个项目中，我们将使用Python和一些开源库来构建一个简单的神经网络，用于识别手写数字。

1. 数据集准备

手写数字识别的经典数据集是MNIST，它包含了28x28像素的手写数字图像。我们将使用Python的tensorflow库来加载和预览MNIST数据集。

import tensorflow as tf
# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 显示一些训练数据
for i in range(5):
    plt.subplot(1, 5, i + 1)
    plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.axis('off')
    plt.title(y_train[i])
plt.show()

2. 数据预处理

在训练神经网络之前，我们需要对数据进行预处理，包括归一化、划分训练集和测试集等。

# 数据归一化
x_train, x_test