手写体识别数据集进行转化成方便使用的PNG格式。

您可以使用Python中的PIL库（Python Imaging Library）和Numpy库来将手写体识别数据集转换成PNG格式。以下是一个大致的步骤：

1. 读取手写体识别数据集文件，例如MNIST数据集。
2. 将数据集文件中的图像数据转换为Numpy数组，这通常需要对数据进行标准化和归一化。
3. 使用PIL库创建PNG图像对象，并将Numpy数组转换为图像数据。
4. 将PNG图像保存到本地文件中。

下面是一个Python代码示例，用于将MNIST数据集转换为PNG格式：

import os
import numpy as np
from PIL import Image

# 读取MNIST数据集文件
with open('train-images.idx3-ubyte', 'rb') as f:
    magic, num, rows, cols = np.fromfile(f, dtype=np.uint32, count=4)
    images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num, rows, cols)

# 将图像数据转换为PNG格式并保存
for i, image in enumerate(images):
    im = Image.fromarray(image)
    im.save(os.path.join('images', f'{i}.png'))

在这个示例中，我们首先使用Numpy库从MNIST数据集文件中读取图像数据，并将其转换为Numpy数组。然后，我们使用PIL库将每个图像数据转换为PNG格式，并将其保存到本地文件中。请注意，我们将每个图像保存到名为“images”的文件夹中，并使用图像的索引作为文件名。您可以根据自己的需求调整这些代码。