写一个python代码，实现利用KNN算法识别手写数字识别

Okay，这是一个比较常见的问题。以下是Python代码，可用于利用KNN算法实现手写数字识别：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 将数据集划分为训练数据集和测试数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化一个KNN分类器，并将K值设置为5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 使用训练数据对分类器进行训练
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用测试数据来评估分类器的性能
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("KNN算法在手写数字识别上的准确率为：", accuracy)

这段代码首先通过scikit-learn中的`load_digits()`函数来加载手写数字的数据集，然后用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着使用`KNeighborsClassifier`方法初始化一个KNN分类器，并将K值设置为5。最后使用训练数据对算法进行训练，并使用测试数据进行评估。运行这段代码后，将得到一个输出，显示KNN算法在手写数字识别上的准确率。