从sklearn调用KNN写一个手写数字识别

可以的，以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("预测结果：", y_pred)

以上代码使用sklearn中的KNN算法对手写数字数据集进行分类，将数据集分为训练集和测试集，训练模型后在测试集上进行预测，并输出预测结果。