python代码，基于本地鸢尾花数据集用knn分类，要求使用numpy，且k可修改

好的，我明白了您的要求。请您稍等一下，让我为您生成对应的 Python 代码。

以下是 Python 代码，基于本地鸢尾花数据集用 KNN 分类，使用了 Numpy，并且 K 值可以进行修改：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = 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=0.3)

# 定义函数，用于计算测试集中每个样本到训练集的距离
def euclidean_distance(X_train, X_test):
    return np.sqrt(np.sum((X_train - X_test)**2, axis=1))

# 定义函数，用于进行 KNN 分类
def knn_predict(X_train, X_test, y_train, k):
    y_pred = []
    for i in range(len(X_test)):
        distances = euclidean_distance(X_train, X_test[i])
        nearest_neighbors = np.argsort(distances)[:k]
        nearest_labels = y_train[nearest_neighbors]
        y_pred.append(np.bincount(nearest_labels).argmax())
    return np.array(y_pred)

# 设定 K 值
K = 5

# 进行 KNN 分类
y_pred = knn_predict(X_train, X_test, y_train, K)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy)

以上代码可用于基于本地鸢尾花数据集进行 KNN 分类，使用了 Numpy，并且 K 值可以进行修改。如有疑问请随时向我提出。