手写数字识别python

手写数字识别是一个常见的机器学习问题，可以使用Python来实现。以下是一个简单的手写数字识别的Python程序：

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

接下来，我们需要加载数据集并将其分为训练集和测试集：

digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)

然后，我们可以创建一个KNN分类器，并使用训练集来拟合模型：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

接下来，我们可以使用测试集来测试模型的准确性：

accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

最后，我们可以选择一张数字图片，将其转换为数字数组，并使用模型进行预测：

image = plt.imread("digit.png")
image = image[:,:,0]
image = np.reshape(image, (1, -1))
prediction = knn.predict(image)
print("Prediction:", prediction[0])

以上就是一个简单的手写数字识别Python程序的实现。