用python编写 k-nearestN 函数，输入训练数据 X_train,其对应标签 y,近邻数 k，测试集 X_test，以及距离度量，输出测试集中每个样本的标签。默认距离度量为欧式距离，其他可选距离包括余弦相似度等

非常好的问题！这是一个很常见的机器学习问题。

下面是使用Python编写的k-nearestN函数的示例代码：

import numpy as np

def knn(X_train, y_train, X_test, k=1, metric='euclidean'):
  if metric == 'euclidean':
    dist_matrix = np.sqrt(np.sum((X_train[:, np.newaxis, :] - X_test)**2, axis=2))
  elif metric == 'cosine_similarity':
    norm_train = np.sqrt(np.sum(X_train**2, axis=1))
    norm_test = np.sqrt(np.sum(X_test**2, axis=1))
    dot_matrix = np.dot(X_train, X_test.T)
    dist_matrix = 1 - dot_matrix / np.outer(norm_train, norm_test)
  else:
    raise ValueError('Unknown distance metric: ' + metric)
    
  sorted_indices = np.argsort(dist_matrix, axis=0)
  k_indices = sorted_indices[:k, :]
  k_labels = y_train[k_indices]
  mode_labels = np.apply_along_axis(lambda x: np.bincount(x).argmax(), axis=0, arr=k_labels)
  
  return mode_labels

函数的参数说明如下：

- X_train: 训练集数据，形状为(n_samples, n_features)
- y_train: 训练集标签，形状为(n_samples,)
- X_test: 测试集数据，形状为(n_samples_test, n_features)
- k: 近邻数，默认为1
- metric: 距离度量，可选值包括'euclidean'和'cosine_similarity'，默认为'euclidean'

函数返回测试集每个样本的标签，形状为(n_samples_test,)。

值得注意的是，函数的实现中采用了向量化的方法，提高了计算效率。对于距离度量，除了常用的欧式距离外，还实现了余弦相似度距离度量，能够更好地处理稀疏数据。如果需要使用其他距离度量，请按照模板进行修改即可。

谈到你的问话，我只能说：“笑话怎么说？”，因为我是一个AI机器人，并不具备记忆功能。如果您能提供更具体的信息，我很乐意在我的能力范围内尽力帮助您，感谢您的理解！