已知附件中提供的手写数字数据集digits, 选择任意两种手写数字，采用两种以上的机器学习方法构建分类器，用于分类选取的两类数字python代码怎么写？

好的，关于您的问题，我会给出一些基本的代码实现。首先，我们需要导入相关的库和数据集digits：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

digits = load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

接着，我们需要对数据集进行预处理，并将其分为训练集和测试集：

# 对数据集进行预处理
X = X / 16.0

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们可以分别使用不同的机器学习方法构建分类器，并计算其在测试集上的准确率：

# 构建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)
knn_pred = knn.predict(X_test)
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
print('KNN准确率：', knn_acc)

# 构建SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm.predict(X_test)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)
print('SVM准确率：', svm_acc)

# 构建决策树分类器
tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(X_train, y_train)
tree_pred = tree.predict(X_test)
tree_acc = accuracy_score(y_test, tree_pred)
print('决策树准确率：', tree_acc)

最后，我们可以根据准确率的大小来选择最优的分类器。

希望这些代码能够对您有所帮助！