以下は、MNISTデータセットに対してPythonで簡単なニューラルネットワークを作成するサンプルコードです：

```python
import tensorflow as tf

# Laden des MNIST-Datensatzes
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalisieren der Pixelwerte zwischen 0 und 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Erstellen des Modells
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# Kompilieren des Modells
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Trainieren des Modells
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluieren des Modells
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```
Hier ist ein Beispielcode für die Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes in Python für den MNIST-Datensatz:

```python
import tensorflow as tf

# Laden des MNIST-Datensatzes
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# Normalisieren der Pixelwerte zwischen 0 und 1
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Erstellen des Modells
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

# Kompilieren des Modells
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# Trainieren des Modells
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# Evaluieren des Modells
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
```