python用sklearn实现手写数字识别。手写字体数据集是一个8*8的矩阵，共有64个特征。请使用KNN对手写字进行识别。

Python使用scikit-learn库（sklearn）实现手写数字识别的过程通常包括以下几个步骤：

1. **数据准备**：
- 导入所需的库，如`sklearn`, `matplotlib`以及用于加载MNIST数据集的`load_digits`函数。

   from sklearn.datasets import load_digits
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. **数据加载与预处理**：
- 加载MNIST数据集，它包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是一个8x8的手写数字图片加上对应的标签。

   digits = load_digits()
   X = digits.data # 图像数据
   y = digits.target # 标签

- 分割数据集为训练集和测试集，并对数值型特征进行归一化处理，使得KNN算法性能更好。

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
   scaler = StandardScaler()
   X_train = scaler.fit_transform(X_train)
   X_test = scaler.transform(X_test)

3. **模型选择与训练**：
- 使用K-Nearest Neighbors (KNN)算法作为分类器。这里我们假设已经导入了`sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier`。

   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # 设置邻居数，比如5个最近邻
   knn.fit(X_train, y_train)

4. **预测与评估**：
- 对测试集进行预测，并计算准确率等指标。

   y_pred = knn.predict(X_test)
   accuracy = knn.score(X_test, y_test)
   print(f"Accuracy: {accuracy}")

5. **可视化结果**（可选）：
- 可以通过matplotlib查看一些实际预测的例子，以便于理解模型的性能。

   import matplotlib.pyplot as plt
   for i in range(5):
       plt.subplot(1, 5, i+1)
       plt.imshow(X_test[i], cmap='gray')
       plt.title('Predicted: %i' % y_pred[i])
       plt.axis('off')
   plt.show()