python记录 k-nearest neighbor

numpy函数

a的乘积形式为a=2*3=6

a的幂指数形式为a=2**3=8

shape 函数：

建立一个4×2的矩阵c, c.shape[1] 为第一维（行）的长度，c.shape[0] 为第二维（列）的长度。

1. >>> c = array([[1,1],[1,2],[1,3],[1,4]])  
2. >>> c.shape  
3. (4, 2)  
4. >>> c.shape[0]  
5. 4  
6. >>> c.shape[1]  
7. 2   

一个单独的数值，返回值为空 copy

1. >>> shape(3)  
2. ()  

tile函数：    

[python] view plain copy

1. >>> import numpy  
2. >>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次，默认行1次  
3. array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])  
4. >>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行1次  
5. array([[0, 0]])  
6. >>> numpy.tile([0,0],(2,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行2次  
7. array([[0, 0],  
8.        [0, 0]])  
9. >>> numpy.tile([0,0],(3,1))  
10. array([[0, 0],  
11.        [0, 0],  
12.        [0, 0]])  
13. >>> numpy.tile([0,0],(1,3))#在列方向上重复[0,0]3次，行1次  
14. array([[0, 0, 0, 0, 0, 0]])  
15. >>> numpy.tile([0,0],(2,3))<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">#在列方向上重复[0,0]3次，行2次</span>  
16. array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],  
17.        [0, 0, 0, 0, 0, 0]])  

sum函数：

没有axis参数表示全部相加，axis＝0表示按列相加，axis＝1表示按照行的方向相加

1. >>> import numpy as np  
2. >>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]])  
3. >>> a  
4. 9  
5. >>> a.shape  
6. ()  
7. >>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=0)  
8. >>> a  
9. array([2, 2, 5])  
10. >>> a.shape  
11. (3,)  
12. >>> a=np.sum([[0,1,2],[2,1,3]],axis=1)  
13. >>> a  
14. array([3, 6])  
15. >>> a.shape  
16. (2,)  
    

argsort函数：

argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值

>>> x = np.array([3, 1, 2])
>>> np.argsort(x) #按升序排列
array([1, 2, 0])
>>> np.argsort(-x) #按降序排列
array([0, 2, 1])

>>> x[np.argsort(x)] #通过索引值排序后的数组
array([1, 2, 3])
>>> x[np.argsort(-x)]
array([3, 2, 1])

另一种方式实现按降序排序：

>>> a = x[np.argsort(x)]
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a[::-1]
array([3, 2, 1]) 

operator.itemgetter函数：
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号（即需要获取的数据在对象中的序号），下面看例子。

a = [1,2,3] 
>>> b=operator.itemgetter(1)      //定义函数b，获取对象的第1个域的值
>>> b(a) 
2 
>>> b=operator.itemgetter(1,0)  //定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值
>>> b(a) 
(2, 1)

要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。

进行多级排序，即先跟第三个域进行排序，再根据第二个域排序（反过来了）

sorted函数：
Python内置的排序函数sorted可以对list或者iterator进行排序该函数原型为：sorted(iterable,cmp,key,reverse)

参数解释：

（1）iterable指定要排序的list或者iterable；

（2）cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，如：

      students为类对象的list，没个成员有三个域，用sorted进行比较时可以自己定cmp函数，例如这里要通过比较第三个数据成员来排序，代码可以这样写：
      students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
      sorted(students, key=lambda student : student[2])
（3）key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序，函数用上面的例子来说明，代码如下：
      sorted(students, key=lambda student : student[2])

      key指定的lambda函数功能是去元素student的第三个域（即：student[2]），因此sorted排序时，会以students所有元素的第三个域来进行排序。

有了上面的operator.itemgetter函数，也可以用该函数来实现，例如要通过student的第三个域排序，可以这么写：
sorted(students, key=operator.itemgetter(2)) 
sorted函数也可以进行多级排序，例如要根据第二个域和第三个域进行排序，可以这么写：
sorted(students, key=operator.itemgetter(1,2))

即先跟句第二个域排序，再根据第三个域排序。
（4）reverse参数是一个bool变量，表示升序还是降序排列，默认为false（升序排列），定义为True时将按降序排列。

get函数：

当我们获取字典里的值的时候，一个是通过键值对，即dict['key'],另一个就是dict.get()方法。

例如： view plain copy

1. >>> dict = {'a':'AA', 'b':'BB', 'c':'CC'}  
2. >>> dict['a']  
3. 'AA'  
4. >>> dict.get('a')  
5. 'AA'  

get()方法语法：
dict.get(key, default=None)

key       -- 字典中要查找的键。
default -- 如果指定键的值不存在时，返回该默认值。

例如：

1. >>> dict.get('d','error')  
2. 'error'  

iteritems函数：

items方法是可以将字典中的所有项，以列表方式返回。（python3语句）
iteritems方法（python2语句）与items方法相比作用大致相同，只是它的返回值不是列表，而是一个迭代器。 copy

1. >>> d = {'1':'one', '2':'two', '3':'three'}  
2. >>> x = d.items()  
3. >>> x  
4. [('1', 'one'), ('3', 'three'), ('2', 'two')]  
5. >>> type(x)  
6. <type 'list'>  
7. >>> y = d.iteritems()  
8. >>> y  
9. <dictionary-itemiterator object at 0x025008A0>  
10. >>> type(y)  
11. <type 'dictionary-itemiterator'>  

strip函数和split函数：

实际上strip是删除的意思；而split则是分割的意思。因此也表示了这两个功能是完全不一样的，strip可以删除字符串的某些字符，而split则是根据规定的字符将字符串进行分割。

1、strip函数

声明：s为字符串，rm为要删除的字符序列

s.strip(rm)       删除s字符串中开头、结尾处，位于 rm删除序列的字符

s.lstrip(rm)      删除s字符串中开头处，位于 rm删除序列的字符

s.rstrip(rm)     删除s字符串中结尾处，位于 rm删除序列的字符

注意：

（1）当rm为空时，默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t',  ' ')

（2）这里的rm删除序列是只要边（开头或结尾）上的字符在删除序列内，就删除掉。

例如，

1

2

3

4

5

>>> a ='  123' 

>>> a 

'  123' 

>>> a.strip() 

'123'

（2）这里的rm删除序列是只要边（开头或结尾）上的字符在删除序列内，就删除掉。

例如，

1

2

3

4

5

>>> a ='123abc' 

>>> a.strip('21') 

'3abc' 

>>> a.strip('12') 

'3abc'

2、split函数

说明：

Python中没有字符类型的说法，只有字符串，这里所说的字符就是只包含一个字符的字符串！！！

这里这样写的原因只是为了方便理解，仅此而已。

（1）按某一个字符分割，如‘.'

1

2

3

4

5

6

>>> str=('www.google.com') 

>>> printstr 

www.google.com 

>>> str_split = str.split('.') 

>>> printstr_split 

['www','google','com']

（2）按某一个字符分割，且分割n次。如按‘.'分割1次

1

2

3

>>> str_split = str.split('.',1) 

>>> printstr_split 

['www','google.com']

（3）split()函数后面还可以加正则表达式，例如：

1

2

3

>>> str_split = str.split('.')[0] 

>>> printstr_split 

www

split分隔后是一个列表，[0]表示取其第一个元素；

1

2

3

4

5

6

>>> str_split = str.split('.')[::-1] 

>>> printstr_split 

['com','google','www'] 

>>> str_split = str.split('.')[::] 

>>> printstr_split 

['www','google','com']

[：：-1]按反序列排列，[::]安正序排列

 

append函数：

列表是以类的形式实现的。“创建”列表实际上是将一个类实例化。因此，列表有多种方法可以操作。

1. 列表可包含任何数据类型的元素，单个列表中的元素无须全为同一类型。

2.  append() 方法向列表的尾部添加一个新的元素。只接受一个参数。

3.  extend()方法只接受一个列表作为参数，并将该参数的每个元素都添加到原有的列表中。

**********************************************************************************************************************

append()用法示例：

>>> mylist = [1,2,0,'abc']

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc']

>>> mylist.append(4)

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4]

>>> mylist.append('haha')

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha']

>>>

**********************************************************************************************************************

extend()用法示例：

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha']

>>> mylist.extend(['lulu'])

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha', 'lulu']

>>> mylist.extend([aaa,'lalalala'])

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

NameError: name 'aaa' is not defined

>>> mylist.extend(['123123','lalalala'])

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha', 'lulu', '123123', 'lalalala']

>>> mylist.extend([111111,222])

>>> mylist

[1, 2, 0, 'abc', 4, 'haha', 'lulu', '123123', 'lalalala', 111111, 222]

min/max函数：

1. import numpy as np  
2. a = np.array([[1,5,3],[4,2,6]])  
3. print(a.min()) #无参，所有中的最小值  
4. print(a.min(0)) # axis=0; 每列的最小值  
5. print(a.min(1)) # axis=1；每行的最小值  

结果：

1

[1 2 3]

[1 2]