下面是一个使用半径最近邻算法获取邻居中的邻居数量的示例代码：

from sklearn.neighbors import RadiusNeighborsClassifier
import numpy as np

# 创建示例数据
X = np.array([[1, 1], [1.5, 1.5], [2, 2], [3, 3], [3.5, 3.5], [4, 4]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 创建半径最近邻分类器
classifier = RadiusNeighborsClassifier(radius=1.0)

# 拟合数据
classifier.fit(X, y)

# 获取每个样本的邻居数量
num_neighbors = classifier.radius_neighbors(X, return_distance=False)

# 打印每个样本的邻居数量
for i, neighbors in enumerate(num_neighbors):
    print(f"样本{i}的邻居数量：{len(neighbors)}")

在这个示例中，我们使用sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier创建了一个半径最近邻分类器。然后，我们使用fit方法拟合了示例数据。接下来，我们使用radius_neighbors方法获取每个样本的邻居索引，并通过len函数计算邻居数量。最后，我们遍历每个样本并打印其邻居数量。

请注意，这个示例假设每个样本的邻居数量都是一个整数。如果你的数据具有不同的结构或特征，你可能需要对代码进行适当的修改。