我知道在使用sklearn拟合KNN模型之后，我可以像这样预测标签：
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit([3,1,4,3],[1,1)]
In: knn.predict([3])
Out: array([0])
但是可以让KNN显示最近的邻居实际上是什么吗？用伪代码看起来像：
In: knn.show_nearest_neighbors([3],n_neighbors = 3)
Out: array([3,3,4])
您可以使用knn.kneighbors([[3]],n_neighbors=3,return_distance=False)获取邻居的索引：
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
X = np.array([[3],[1],[4],[3]])
knn.fit(X,[1,1,1])
l = knn.kneighbors([[3]],return_distance=False)
X[l].ravel()
它输出：array([3,3,4])。