绘制MNIST数字时出错

可能是由于以下几个原因导致的：

数据集加载错误：MNIST是一个常用的手写数字数据集，包含了大量的手写数字图像和对应的标签。在绘制MNIST数字时，首先需要正确加载数据集。可以使用TensorFlow或其他机器学习框架提供的API来加载MNIST数据集，确保数据集的路径和格式正确。
图像处理错误：在绘制MNIST数字之前，通常需要对图像进行预处理。这包括将图像转换为灰度图像、调整图像大小、归一化像素值等。在处理图像时，可能会出现像素值范围错误、图像尺寸不匹配等问题，导致绘制出错。建议使用合适的图像处理库（如OpenCV）来处理图像，确保图像预处理步骤正确。
绘图库使用错误：绘制MNIST数字时，需要使用合适的绘图库来显示图像。常见的绘图库包括Matplotlib、PIL等。如果使用的绘图库版本过低或者使用方法不正确，可能会导致绘制出错。建议使用最新版本的绘图库，并参考官方文档或示例代码来正确使用。
代码逻辑错误：在绘制MNIST数字时，可能存在代码逻辑错误。例如，图像数据和标签数据不匹配、绘制函数调用错误等。建议仔细检查代码逻辑，确保数据的正确匹配和函数的正确调用。

综上所述，绘制MNIST数字时出错可能是由于数据集加载错误、图像处理错误、绘图库使用错误或代码逻辑错误等原因导致的。需要仔细检查相关代码和数据处理步骤，确保每个环节的正确性。如果问题仍然存在，可以提供更多的错误信息和代码片段，以便更详细地分析和解决问题。