载入mnist数据集的npy文件，转化为图像，并显示0到9的图像

以下是载入mnist数据集的npy文件，转化为图像，并显示0到9的图像的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 载入mnist数据集的npy文件
train_data = np.load('mnist_train_data.npy')
train_labels = np.load('mnist_train_labels.npy')

# 将数据集中的图像转化为图像矩阵并显示
for i in range(10):
    img = train_data[i].reshape((28,28))
    plt.imshow(img, cmap='gray')
    plt.title('Label: {}'.format(train_labels[i]))
    plt.show()

该代码首先载入了mnist数据集的npy文件，然后将数据集中的图像转化为图像矩阵，并使用matplotlib库中的imshow函数显示出来。最后，循环显示0到9的图像及其对应的标签。