使用Python语言，以MNIST数据集为数据，实现对MNIST数据集分类的操作，其中MNIST数据集有10类分别为手写数字0-9。

好的，这是一个经典的机器学习问题。我们可以使用Python语言和一些常用的机器学习库来实现对MNIST数据集的分类。下面是大致的步骤：

1. 下载MNIST数据集，可以使用Python库`keras`中的`datasets`来下载：

from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

2. 对数据进行预处理，将图片数据转换为二维数组，并将像素值归一化到0-1之间：

x_train = x_train.reshape(60000, 784)
x_test = x_test.reshape(10000, 784)
x_train = x_train.astype('float32')
x_test = x_test.astype('float32')
x_train /= 255
x_test /= 255

3. 使用常用的分类算法对数据进行训练和预测，例如使用支持向量机（SVM）：

from sklearn import svm
clf = svm.SVC()
clf.fit(x_train, y_train)
y_pred = clf.predict(x_test)

4. 对模型进行评估，例如计算预测准确率：

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

以上是一个简单的MNIST数据集分类的实现过程，当然还有很多细节需要处理，例如对训练数据进行交叉验证、参数调优等。希望这个示例能够帮助你入门MNIST数据集分类的实现。