解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

这段代码定义了一个名为 `knn` 的函数，用于进行K近邻分类。具体流程如下：

1. 获取训练集中已知样本的数量，即训练集中有多少个样本，存储在变量 `nums` 中。
2. 使用 `np.tile` 方法将测试数据 `test_data` 复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵 `test_datas`。
3. 使用相应位置相减的方法，计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离，存储在 `d_1` 中。
4. 使用平方的方法，将 `d_1` 中的每个元素平方，存储在 `d_2` 中。
5. 按行求和，将 `d_2` 中每一行元素相加，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离平方和，存储在 `d_3` 中。
6. 对 `d_3` 中每个元素进行开方，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离，存储在 `d_4` 中。
7. 使用 `np.argsort` 方法对 `d_4` 中的元素进行排序，获取排序后元素的索引，存储在变量 `index` 中。
8. 使用 `Counter` 方法统计最邻近的k个邻居的标签，将它们存储在一个计数器对象 `count` 中。
9. 打印 `count`，这里只是为了展示结果，并非必要步骤。
10. 使用 `most_common` 方法获取出现次数最多的标签，并返回该标签作为函数的返回值。