ゼロから作るDeepLearningの学習用として、windows10環境にPython Japanから入手したPython3.6.5をインストールして使っています。
Anaconda3も
https://www.anaconda.com/
からダウンロードして入れました。

githubの
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
から、本書で出てくる例題がすべてダウンロードできますので、すべてを適当なホルダに格納しておいて、コマンドプロンプトからそのホルダに移動して*.pyファイルを実行できます。

たとえば、例題をc:\deeplearningにすべて格納しているとすると、p.9に出てくるhungry.pyは、コマンドプロンプトから、
c:\deeplearning\ch01>hungry.py
と入力してenterすれば実行されます。

このやり方で学習を進めていきましたが、3章のmnist_show.pyを実行しようとすると次のようなエラーが出ます。
ModuleNotFoundError: No module named 'PIL'
これはネット上でも話題になっていて、PILライブラリがpillowというものに置き換わったことが原因だそうで、pillowをインストールすれば解決します。
コマンドプロンプトを管理者モードで起動し、

c:\WINDOWS\system32>py -m pip install pillow

のようにして、pillowをインストールします。

これでめでたくmnist_show.pyが起動できるかと思いきや、

c:\deeplearning\ch03>mnist_show.py

とすると画像が出るところでペイント3Dを起動しようとしてエラーが出ます。
よくわかりませんが、生成されたビットマップデータがペイント3Dで開けないというようなことかもしれません。

そこで、mnist_show.pyを次のように変更します。
変更箇所は#####でコメントを入れました。

# coding: utf-8
import sys, os
import matplotlib.pyplot as plt #####追加行1
sys.path.append(os.pardir)  # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定
import numpy as np
from dataset.mnist import load_mnist
from PIL import Image

def img_show(img):
    pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))
    pil_img.show()

(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=True, normalize=False)

img = x_train[0]
label = t_train[0]
print(label)  # 5

print(img.shape)  # (784,)
img = img.reshape(28, 28)  # 形状を元の画像サイズに変形
print(img.shape)  # (28, 28)

#img_show(img)　#####コメントアウト

plt.imshow(img) #####追加行2
plt.show()      #####追加行3

つまり、image_showを使おうとするとペイント3Dを起動して失敗するので、pyplotを使って表示させています。

お役に立てれば幸いです。