写一段python代码，用KNN的方式对cifar-10彩色图像数据集进行分类

好的，下面是一段使用KNN对cifar-10数据集进行分类的Python代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_cifar10

# 加载cifar-10数据集
cifar10 = load_cifar10()

# 将数据集分为训练集和测试集
train_images, train_labels = cifar10.data[:40000], cifar10.target[:40000]
test_images, test_labels = cifar10.data[40000:], cifar10.target[40000:]

# 将像素值从0-255缩放到0-1之间
train_images, test_images = train_images.astype('float32') / 255.0, test_images.astype('float32') / 255.0

# 将图像数据转换为一维数组
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0], -1)
test_images = test_images.reshape(test_images.shape[0], -1)

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

# 训练KNN分类器
knn.fit(train_images, train_labels)

# 在测试集上评估KNN分类器
accuracy = knn.score(test_images, test_labels)
print("Accuracy:", accuracy)

该代码首先加载cifar-10数据集，然后将其分为训练集和测试集。接下来，将像素值从0-255缩放到0-1之间，并将图像数据转换为一维数组。然后，定义一个KNN分类器，并将其拟合到训练集上。最后，在测试集上评估KNN分类器的准确度。