python代码实现knn算法，使用给定的数据集，其中将数据集划分为十份，训练集占九份，测试集占一份，每完成一次都会从训练集里面选取一个未被选取过的和测试集交换作为新的测试集和训练集，直到训练集都被选取过一次。重复五十次得到一个准确率的平均值。最后输出运行时间以及准确率的均值

可以回答这个问题。以下是Python代码实现knn算法，使用给定的数据集，其中将数据集划分为十份，训练集占九份，测试集占一份，每完成一次都会从训练集里面选取一个未被选取过的和测试集交换作为新的测试集和训练集，重复五十次得到一个准确率的平均值，并输出运行时间以及准确率的均值：

import time
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 定义KFold交叉验证器
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True)

# 定义准确率列表
accuracies = []

# 开始交叉验证
start_time = time.time()
for i in range(50):
    for train_index, test_index in kf.split(X):
        # 选取未被选取过的和测试集交换作为新的测试集和训练集
        X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
        y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
        # 训练KNN分类器
        knn.fit(X_train, y_train)
        # 计算准确率
        accuracy = knn.score(X_test, y_test)
        accuracies.append(accuracy)

# 输出运行时间以及准确率的均值
end_time = time.time()
print("运行时间：", end_time - start_time)
print("准确率的均值：", np.mean(accuracies))

注意：以上代码并不是最优解，仅供参考。