python手写数字识别knn算法不使用sklearn

好的，我可以为您讲解一下Python手写数字识别KNN算法的实现方法。

首先，我们需要准备手写数字的数据集。这里我们可以使用MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图片及其对应的标签。数据集可以从官网下载，也可以使用Python的库来获取。

接着，我们需要将数据集中的图片进行预处理，将图片转换成向量形式，以便于计算距离。这里我们可以使用OpenCV库来读取图片，然后将每个像素点的数值转化为0或1，最终将所有像素点的值拼接成一个向量。

接下来，我们需要实现KNN算法。该算法的主要思想是：对于一个测试样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，将它们的标签进行统计，最终将测试样本的标签设置为出现次数最多的标签。

最后，我们可以使用测试集来测试我们的KNN算法的准确性。将测试集中的每个样本都通过KNN算法进行分类，然后与真实标签进行比较，计算出分类准确率。

以上就是Python手写数字识别KNN算法的实现方法，希望可以对您有所帮助。