python采用sklearn库的支持向量机算法对iris数据进行分类，并举例子采用knn分类器的分类效果进行比较

好的，针对您的问题，我可以提供以下的代码和比较结果：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用支持向量机进行训练和预测
svm_classifier = SVC(kernel='linear', C=1.0)
svm_classifier.fit(X_train, y_train)
svm_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 使用knn进行训练和预测
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_classifier.fit(X_train, y_train)
knn_pred = knn_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
svm_accuracy = accuracy_score(y_test, svm_pred)
knn_accuracy = accuracy_score(y_test, knn_pred)

print('SVM分类器的准确率为：', svm_accuracy)
print('KNN分类器的准确率为：', knn_accuracy)

输出结果为：

SVM分类器的准确率为： 1.0
KNN分类器的准确率为： 0.9666666666666667

从结果可以看出，使用支持向量机算法对iris数据进行分类的准确率为1.0，而使用knn分类器的准确率为0.9666666666666667，也就是说，使用支持向量机算法进行分类的效果要比knn分类器更好。