手写数字识别python tkin

手写数字识别是指通过计算机程序来自动识别手写数字的过程。在Python中，可以使用不同的算法和库来实现手写数字识别。以下是一个使用神经网络和KNN算法实现手写数字识别的示例代码：

首先，我们可以使用scikit-learn库中的datasets模块加载手写数字数据集。可以使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_digits

digits = load_digits()

接下来，我们可以使用神经网络或KNN算法来训练和预测手写数字。以下是使用神经网络的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from NeuralNetwork import NeuralNetwork

X = digits.data
y = digits.target

X -= X.min()
X /= X.max()

nn = NeuralNetwork([64, 100, 10], 'logistic')

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
labels_train = LabelBinarizer().fit_transform(y_train)
labels_test = LabelBinarizer().fit_transform(y_test)

nn.fit(X_train, labels_train, epochs=3000)

predictions = []
for i in range(X_test.shape[0]):
    o = nn.predict(X_test[i])
    predictions.append(np.argmax(o))

print(confusion_matrix(y_test, predictions))
print(classification_report(y_test, predictions))

另外，我们也可以使用KNN算法来实现手写数字识别。以下是使用KNN算法的示例代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

X = digits.data
y = digits.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)

predictions = knn.predict(X_test)

print(classification_report(y_test, predictions))

以上是使用神经网络和KNN算法实现手写数字识别的示例代码。你可以根据自己的需求选择适合的算法和库来实现手写数字识别。