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# 这三行代码让编译器支持绘图功能： import sys import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 数据点坐标和类别标签： x = [4, 5, 10, 4, 3, 11, 14 , 8, 10, 12] y = [21, 19, 24, 17, 16, 25, 24, 22, 21, 21] classes = [0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1] # 创建 KNN 分类器（最近邻数为 1）： data = list(zip(x, y)) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) # 训练模型： knn.fit(data, classes) # 新数据点预测： new_x = 8 new_y = 21 new_point = [(new_x, new_y)] prediction = knn.predict(new_point) # 绘制结果： plt.scatter(x + [new_x], y + [new_y], c=classes + [prediction[0]]) plt.text(x=new_x-1.7, y=new_y-0.7, s=f"新数据点，类别: {prediction[0]}") plt.show() # 这两行代码让编译器支持图形输出： plt.savefig(sys.stdout.buffer) sys.stdout.flush()