用knn.py程序求数据点（8，7）、（10，2）的标签类别。

好的，我了解你的问题。你需要使用knn.py程序对数据点（8，7）、（10，2）进行分类预测。假设你已经有了数据集和模型，可以按照以下步骤进行预测：

1. 加载数据集和模型

首先，你需要加载数据集和已经训练好的模型。在knn.py程序中，通常是将数据集和模型保存在文件中，然后通过读取文件的方式进行加载。比如，可以使用numpy库读取数据集文件，使用pickle库读取模型文件。加载数据集和模型的代码如下：

import numpy as np
import pickle

# 加载数据集
dataset = np.loadtxt('dataset.txt', delimiter=',')
labels = np.loadtxt('labels.txt', delimiter=',')
# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

其中，dataset是一个二维数组，每一行代表一个数据点的特征向量；labels是一个一维数组，每个元素代表对应数据点的类别标签；model是训练好的knn模型。

2. 对测试数据进行预处理

在进行预测之前，需要对测试数据进行预处理，使其和训练数据的特征向量一致。一般来说，可以采用和训练数据一样的预处理方式，比如进行归一化，或者进行PCA降维等。在本例中，我们假设测试数据已经进行了和训练数据一样的预处理，可以直接使用。

3. 进行预测

接下来，使用模型对测试数据进行预测。在knn.py程序中，通常是调用模型的predict()方法，传入测试数据的特征向量作为参数。模型会返回一个表示预测结果的类别标签。代码如下：

# 对测试数据进行预测
test_data = np.array([[8, 7], [10, 2]])
predicted_labels = model.predict(test_data)
print(predicted_labels)

其中，test_data是一个二维数组，每一行代表一个测试数据点的特征向量；predicted_labels是一个一维数组，每个元素代表对应测试数据点的预测类别标签。

4. 输出预测结果

最后，输出预测结果。在本例中，可以直接将预测结果打印出来。代码如下：

# 输出预测结果
for i, label in enumerate(predicted_labels):
    print("测试数据点 ({}, {}) 的预测类别为 {}".format(test_data[i][0], test_data[i][1], label))

完整代码如下：

import numpy as np
import pickle

# 加载数据集
dataset = np.loadtxt('dataset.txt', delimiter=',')
labels = np.loadtxt('labels.txt', delimiter=',')
# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

# 对测试数据进行预测
test_data = np.array([[8, 7], [10, 2]])
predicted_labels = model.predict(test_data)

# 输出预测结果
for i, label in enumerate(predicted_labels):
    print("测试数据点 ({}, {}) 的预测类别为 {}".format(test_data[i][0], test_data[i][1], label))

希望能够帮助到你！