knn_list = [] for i in range(n): dist = np.linalg.norm(X_test[1] - X_train[i], ord=p) knn_list.append((dist, y_train[i]))

这段代码是K近邻算法的实现，其中n表示训练集中样本的数量，X_test和X_train分别是测试集和训练集的特征矩阵，y_train是训练集的标签。np.linalg.norm()用于计算两个向量之间的距离，ord参数表示使用的范数，p表示使用的是Lp范数，即Lp距离。knn_list用于存储测试样本与每个训练样本的距离以及对应的标签，然后根据距离对knn_list进行排序，取出前k个样本的标签进行投票，最后得出测试样本的预测标签。