你说用python写knn代码

### 回答1：

我可以提供一些参考代码：def knn(X_train, y_train, x_test, k):
distances = []
targets = []
for i in range(len(X_train)):
#计算每个样本到测试样本之间的距离
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x_test - X_train[i, :])))
#将计算出来的距离存储到distances列表中
distances.append([distance, i])
# 将distances列表按照距离进行排序
distances = sorted(distances)
# 选取前k个最小距离
for i in range(k):
index = distances[i][1]
# 获取对应样本的label
targets.append(y_train[index])
# 返回k个最近邻的label
return Counter(targets).most_common(1)[0][0]

### 回答2：
KNN（k-最近邻算法）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。Python是一种简单易用的编程语言，提供了许多强大的机器学习库和工具包，非常适合编写KNN算法的代码。

下面是一个用Python编写KNN分类算法的示例代码：

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k
    
    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y
    
    def euclidean_distance(self, point1, point2):
        return np.sqrt(np.sum((point1 - point2) ** 2))
    
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for point in X:
            distances = []
            for i, train_point in enumerate(self.X_train):
                distance = self.euclidean_distance(point, train_point)
                distances.append((distance, self.y_train[i]))
            distances = sorted(distances)[:self.k]
            labels = [label for _, label in distances]
            y_pred.append(Counter(labels).most_common(1)[0][0])
        return y_pred

上述代码使用numpy计算欧氏距离，并通过Counter来统计k个最近邻样本中出现频率最高的类别作为预测结果。

使用以上代码实现的KNN算法，可以通过fit方法输入训练数据集，并通过predict方法预测新的样本的类别。

希望以上代码能够满足你对用Python编写KNN算法的要求。如果有任何问题，请随时提问。

### 回答3：
KNN是k最近邻算法的缩写，是一种常用的机器学习算法。使用Python编写KNN代码可以很方便地实现该算法。

首先，我们需要导入相应的库，比如numpy用于数值计算、pandas用于数据处理和scikit-learn用于机器学习模型的实现。

接下来，我们需要读取数据集。可以使用pandas中的read_csv函数来读取CSV格式的数据集，或者使用其他合适的函数读取不同格式的数据集。

在读取数据集后，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择和特征缩放等操作。我们可以使用数据处理库来实现这些操作，比如pandas和scikit-learn中的preprocessing模块。

然后，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。可以使用scikit-learn中的train_test_split函数来实现。

接着，我们需要定义KNN的算法逻辑。KNN算法的核心思想是根据新的样本点的特征值与训练集中的样本点的特征值之间的距离，来判断新的样本点属于哪个类别。我们可以使用numpy中的距离计算函数来实现。

最后，我们需要根据KNN算法的逻辑，编写一个函数来预测新的样本点的类别。可以使用numpy中的排序函数来对距离进行排序，并选择前k个距离最近的样本点的类别进行投票。

以上就是使用Python编写KNN代码的主要步骤。根据实际需求和数据集的特点，我们可以对代码进行适当的优化和调整。