在机器学习包中加载手写数字图像数据集，并进行初步的数据探索分析。通过控制台输出探索结果，包括图像像素数据集的大小以及图像标签的取值。此外，还将展示数据集中第一个图像。

[知识点及要求] 图像数据的理解与可视化

以下是改写后的代码：

```python

加载数据

import sklearn.datasets data = sklearn.datasets.load_digits()

输出图像像素数据集的大小和标签的取值

print("数据集包含的图像数量：", data.data.shape[0]) print("每个图像的像素维度：", data.data.shape[1]) print("图像标签的种类：", len(data.target_names))

绘制第一个图像

import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(data.images[0], cmap='gray') plt.show() ```

通过上述步骤，可以详细了解数据集的基本特征，并直观地查看数据集中的第一个图像。这有助于进一步处理和分析图像数据。