python手写数字模版

Python手写数字模板是指通过编写Python代码来实现对手写数字的识别和分类。常用的方法是使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，对手写数字进行训练和分类。以下是一个简单的Python手写数字模板的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)

# 训练KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

# 测试分类器准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码使用了sklearn库中的KNeighborsClassifier算法对手写数字进行分类，并输出了分类器的准确率。你可以根据自己的需求修改代码，例如使用其他机器学习算法、调整参数等。