用Python写出基于给定的trainingData目录中的数字符号存储文件，构建K最近邻模型（使用汉明距离）。数字符号文件的命名规则如下：数字符号_序号.txt（如0_6.txt），其中数字符号表示文件中存储的数字，序号表示是该数字符号存储文件的编号，注意不同数字的存储文件个数是不一样的。

好的，下面是一个示例代码，它可以实现基于给定的trainingData目录中的数字符号存储文件，构建K最近邻模型（使用汉明距离）的任务：

import os
import numpy as np
from hammingdistance import hamming_distance
from heapq import heapify, heappush, heappop
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pickle

trainingData = './trainingData'
k = 5

# 加载数据集
X = []
y = []
for digit in range(10):
    for i, filename in enumerate(os.listdir(os.path.join(trainingData, str(digit)))):
        with open(os.path.join(trainingData, str(digit), filename), 'r') as f:
            lines = f.readlines()
            x = [list(map(int, line.strip())) for line in lines]
            X.append(x)
            y.append(digit)
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 计算汉明距离
dist = []
for i in range(len(X)):
    for j in range(i+1, len(X)):
        d = hamming_distance(X[i].flatten(), X[j].flatten())
        dist.append((i, j, d))
heapify(dist)

# 找到K个最近邻
neighbors = []
while len(neighbors) < len(X) * k:
    i, j, d = heappop(dist)
    if y[i] != y[j]:
        neighbors.append((i, j))

# 训练KNN模型
X_train = np.array([X[i] for i, j in neighbors])
y_train = np.array([y[i] for i, j in neighbors])
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k, metric='hamming')
clf.fit(X_train.reshape(X_train.shape[0], -1), y_train)

# 保存模型
with open('knn_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(clf, f)

这段代码首先遍历trainingData目录，读取每个数字符号存储文件，并将其转换为一个数字矩阵。然后它计算每个数字矩阵之间的汉明距离，找到K个最近邻的数字矩阵，并将这些最近邻的数字矩阵作为训练数据，使用K最近邻算法来训练模型。最后它将模型保存到硬盘上。