请帮我写一段python代码，训练出可以区分0，1，2，3，4，5，6，7，8，9数字的10个单层感知机分类器，然后组合这10个分类器，产生一个可以10分类的分类器。

好的，以下是一个简单的实现：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 生成随机数据
X_train = np.random.rand(1000, 784)
y_train = np.random.randint(0, 9, size=1000)

# 训练10个单层感知机分类器
classifiers = []
for i in range(10):
    y_binary = np.where(y_train == i, 1, 0)
    w = np.random.rand(784)
    b = np.random.rand()
    for j in range(1000):
        z = np.dot(X_train[j], w) + b
        a = sigmoid(z)
        error = y_binary[j] - a
        w += X_train[j] * error
        b += error
    classifiers.append((w, b))

# 组合分类器
def predict(X):
    scores = []
    for w, b in classifiers:
        z = np.dot(X, w) + b
        a = sigmoid(z)
        scores.append(a)
    return np.argmax(scores)

# 测试
X_test = np.random.rand(100, 784)
y_test = np.random.randint(0, 9, size=100)
correct = 0
for i in range(100):
    if predict(X_test[i]) == y_test[i]:
        correct += 1
accuracy = correct / 100
print("Accuracy:", accuracy)

这里使用了随机数据进行训练和测试，可以根据实际情况替换为实际数据。训练过程中，先将多分类问题转化为二分类问题，每次训练一个分类器。在测试时，将所有分类器的输出取最大值作为最终分类结果。