用Python实现knn(k, in_data, out_data)函数，其中k是knn数，in_data和out_data分别是输入数据点和输出数据点的列表。

以下是一个Python实现knn的示例代码：

import numpy as np

def knn(k, in_data, out_data):
    # 将输入数据和输出数据转换为NumPy数组
    in_data = np.array(in_data)
    out_data = np.array(out_data)
    # 计算输入数据中每个点与输出数据的距离
    distances = np.linalg.norm(in_data - out_data, axis=1)
    # 对距离进行排序，获取距离最近的k个点的索引
    nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
    # 获取k个最近点的输出值，并计算它们的平均值
    nearest_outputs = out_data[nearest_indices]
    prediction = np.mean(nearest_outputs)
    return prediction

在这个函数中，我们首先将输入数据和输出数据转换为NumPy数组，然后计算输入数据中每个点与输出数据的距离。接着，我们对距离进行排序，获取距离最近的k个点的索引。最后，我们获取这k个最近点的输出值，并计算它们的平均值作为预测值。