あまり意味はないのですが

MNISTデータセットをCSVファイルに変換してみました

２８ピクセル x ２８ピクセル＝７８４の列からなる内容が理解できたらと思ったのですが

1列目がラベル２列から７８５列までが訓練用のデータ

それが６万行

テストは１元行続いています

import csv
import urllib,urllib.request
import os.path

url_base = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'   # ①
# 辞書オブジェクトdictで訓練用、訓練ラベル用、テスト用、テストラベル用gzファイルを
# key():各要素のキー(key)に対してforループ処理用にセット
# 他にvalueに対してのforループ処理(value())
# keyとvalueに対してのforループ処理(items())がある
key_file = {                                                  # ②
    'train_img':'train-images-idx3-ubyte.gz',
    'train_label':'train-labels-idx1-ubyte.gz',
    'test_img':'t10k-images-idx3-ubyte.gz',
    'test_label':'t10k-labels-idx1-ubyte.gz'
}
# データセットの保存場所を絶対パスすで指定
# key_fileとdataset_dirを関連付ける
dataset_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))   # ③

def _download(filename):
    file_path = dataset_dir + '/' + filename
    if os.path.exists(file_path):
        return print('already exist')
    print('Downloading ' + filename + ' ...')
    urllib.request.urlretrieve(url_base + filename, file_path) #ダウンロードURLと保存先の指定
    print('Done')

# データセットforループ処理
def download_mnist():
    for v in key_file.values():
       _download(v)

# 実行
download_mnist()

# mnistデータファイルをcsvファイルに変換する
# 別に意味はなく784列のそれぞれの内容が分かればと思ってやりました
def convert(imgf, labelf, outf, n):
    f = open(imgf, "rb")
    o = open(outf, "w")
    l = open(labelf, "rb")

    f.read(16)
    l.read(8)
    images = []

    for i in range(n):
        image = [ord(l.read(1))]
        for j in range(28*28):
            image.append(ord(f.read(1)))
        images.append(image)

    for image in images:
        o.write(",".join(str(pix) for pix in image)+"\n")
    f.close()
    o.close()
    l.close()

convert("train-images.idx3-ubyte", "train-labels.idx1-ubyte",
        "mnist_train.csv", 60000)
convert("t10k-images.idx3-ubyte", "t10k-labels.idx1-ubyte",
        "mnist_test.csv", 10000)