举例说明mnist数据集的数据如何分别转化为csv文件格式

MNIST数据集是一个常用的手写数字识别数据集，它包含一系列的28x28像素的灰度图像，每个图像对应一个0到9之间的标签。要将MNIST数据集转化为CSV文件格式，可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import fetch_openml

2. 加载MNIST数据集：

mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True)

3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组：

X = mnist.data
y = mnist.target

4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框：

df = pd.DataFrame(X)
df['label'] = y

5. 将数据框保存为CSV文件：

df.to_csv('mnist_data.csv', index=False)

这样就可以将MNIST数据集中的图像矩阵和对应标签保存为一个名为'mnist_data.csv'的CSV文件。每一行表示一个图像样本，前784列为像素值，最后一列为标签。