# 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
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第一步: 创建列表样本
第二步: 将列表转为numpy
第三步: 获取符合要求的特征数据(二维)
第四步: 将样本集拆分成训练数据和测试数据
第五步: 调整准确度
第六步: 获取外部的一张数字图片, 让模型分类
第七步: 根据坐标轴截取 数字
第八步: 将图片维度, 格式,与样本模型一致
第九步: 识别图片
第十步: 保存模型
