机器学习实战1-1 KNN电影分类遇到的问题

为什么电脑排版效果和手机排版效果不一样~

目前只学习了python的基础语法，有些东西理解的不透彻，希望能一边看《机器学习实战》，一边加深对python的理解，所以写的内容很浅显，也许还会有一部分错误，希望得到大家的指正。在看到书上第一个KNN算法，实现简单的电影分类的时候，就遇到了很多问题，在这里把解决方法总结下来，时常翻看，加深理解。最近时间比较充裕，希望每天都能在这里总结输出，逐渐提升自己的能力！这样总有一天，我能尽情的吃牛肉干不心疼钱，嗯！

我用的是python3，《机器学习实战》里面是python2，所以有一些部分语法还是有些不同

 跟着书敲的代码，然后自己加入了一部分注释，代码前面的有些注释写的不详细，后面会根据我自己的理解进一步解释

 #准备，用python 导入数据

 #导入numpy 方便矩阵操作
 from numpy import *
 #导入运算符模块
 import operator

 def createDataSet():
     group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])#注意，这里中括号的个数
     labels = ['A','A','B','B']
     return group,labels

 #classify0有四个输入变量，用于分类的输入向量是inX，输入的样本集是dataSet
 #标签向量为labels，k是用于选择最近的邻居数目
 def classify0(inX,dataSet,labels,k):
     dataSetSize = dataSet.shape[0] #表明dataSet有几组数据，根据上文中的group得知，应该有4组数据

     #tile是把输入向量inX扩充成和dataSet一样的行维度，也就是dataSet是几个数据，就把inX扩充成几个数据
     #方便后面向量操作，使inX减去dataSet里的数据，这样就可以不用循环了，直接矩阵运算就可以了
     #计算被测点到dataSet的距离
     diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet 

     sqDiffMat = diffMat ** 2
     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1) #后面详细解释sqDiffMat.sum(axis = 1)用法
     distances = sqDistances ** 0.5

     #对距离进行排序.numpy中的argsort()是对数组从小到大拍讯，返回值是数值对应的索引值
     sortedDistIndicies = distances.argsort()

     classCount = {}#{}表示生成的是字典，这是一个dict，用于存储不同标签出现的次数
     for i in range(k):   #range（k）就是range（0：k）
         '''
         选取前k个距离最近的点，sortedDistIndicies是已经排序好的，用labels迭代的取前k个距离最近的样本点的标签
         并计算该标签出现的次数，这里用到了dict.get(key,default=None)函数，key就是voteIlabel,如果不存在，就返回一个0并存入dict
         如果存在，则读取当前值并+1
         '''
         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]#注意这里也是中括号，不是小括号
         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #具体怎么实现的还是不清楚,已经解决了，具体用法在有道云笔记里，这篇文章后面也有解释说明

         '''
         items方法把字典中的key和value组成一个元组，并把这些元组放在列表中返回
         operator.itemgetter(1),按照第二个元素的次序对元组进行排序，这里面第二个元素具体指的就是，标签出现的次数
         False是默认升序排列，True是降序排列
         '''
         sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
     return sortedClassCount[0][0] #返回频率最高的元素标签。这里因为是降序排列，所以第一个（[0][0]）就是频率最高的那个

1、问题描述: 在python交互开发环境中，输入

import kNN

结果返回是，no module named kNN

这个问题折磨死我了，试过添加路径，试过好多别的方法，都不行，简直要怀疑人生了。

解决方法：https://blog.csdn.net/lingan_hong/article/details/69526154

R&S公司用的电脑一直不行，最后解决方法是：重新安装一遍python3.6，安装目录不是廖雪峰里面的默认目录，原因是，公司电脑的默认目录下，安装在C盘的APPdata里面，这个文件在电脑中是隐藏的，我写的python程序在另外的文件夹里，我想，这可能是找不到KNN这个模块的一个可能原因之一。

再一次重新安装的时候，我要在哪里存放脚本，就安装在哪里。新建文件夹命名为PYTHON，将python安装在PYTHON里，并且全选了所有要下载的东西进行安装，安装时间比较长。安装之后，在cmd安装wheel，先进入安装python3.6的路径，然后执行的命令是，pip install wheel 。在python安装目录下有一个Scrip的文件夹，我把秦大虎发给我和这个版本配套的numpy，matplolit等安装包下载到这里，并且在cmd里进入这个安装目录，在执行命令 “pip install 要安装的文件名”

2、问题描述：第22行，tile(inX,(dataSetSize,1))　是什么意思

解决方法：tile（A，n）作用是将数组 A 重复 n 次，形成一个新的数组。

　　例如，A = 1，2，3

　　　　   4，5，6

也就是说，A 是一个2行3列的矩阵，那么，B = tile [A,3]，就是把A整体横着复制3次，所以

　　C = [A,(2，1)]，就是把 A 看成整体，形成2行1列的数组，也就是变成：

　　

3、问题描述：numpy sum求和中axis问题

这个问题起源于，在使用numpy中的sum语句时，语法是这样的：

假设，a 是一个2维数组，那么为什么 a.sum(axis = 1),是对 a 的行求和，保留列数；a.sum(axis = 0)，是对 a 的列求和，保留行数。但是，当a这个数组变化之后，不是2维数组，就不是按照上面规则求和了，有时甚至是甚至相同的语句下，结果是反过来的。这让我比较困惑，这个语句究竟是怎么工作的？究竟什么时候是行相加，什么时候是列相加？为什么 a.sum（axis= 2）会报错？为什么axis不能等于2？

解决方法：

　　首先理解什么是array的维度

numpy.array的维度问题，我的理解就是能用几个数确定array里面元素的位置，那么就是几维。

图1显示了一个数组 a

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图1

其中，如图2所示，第一维（红色部分）有两个（也就是长度length为2），第二维（绿色部分）有2行（长度，length = 2），第三维（粉色部分）有3列（length = 3），所以，shape（a）是（2，2，3）。注意，shape中的数字指的是长度，所以从1开始计数。索引，是指位置，从0开始计数。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图2

在进一步理解一下，索引一下 a[0,1,2] ，想一想，应该是这个数组中的几？

揭晓一下答案：

解释：

0：指的是第一维中的第1个红色部分的内容（索引从0开始计数），缩小了索引范围

1：指的是第二维中的第2个绿色部分的内容，进一步缩小索引范围

2：指的是第三维中的第3个粉色部分的内容，确定了我们要索引的数字，他就是5

由此想要知道 5 这个元素在数组中的位置，就至少需要3个数字，所以这个矩阵是一个三维数组（array）

　　 那么axis=0，axis=1，又是什么意思呢？为什么有时axis=2成立，有时axis=2不成立，会报错？

在这里，我理解的 axis = 0 ；axis = 1； axis = 2；分别类比于3维空间里的x轴，y轴，z轴。我猜想，这也是 axis 这个单词翻译成轴的原因。这里的 axis=0 是指第一个维度，axis = 1是指第二个维度，axis = 3 是指第三个维度。那么在 kNN 算法实现的过程中，group长成下面这个样子：

你看，group的数组，是几维？

因为，group里面的元素可以用两个数字来进行精准定位，所以，他是一个2维数组。那么此时，只有 axis = 0 和 axis = 1 这两种情况，自然是不可能有 axis = 2 这种情况的。如果此时运行shape（group），结果应该是 （4，2）。来不信，给你运行一遍看看:

shape（group）结果是（4，2）原因是，axis = 0 （也就是第一维）长度为4，axis = 1（也就是第二维）长度为2。

再举一个栗子：

看到上面数组 a 没有？就是下面这个

也就是说，数组 a 是一个3维数组，那么，此时你来想一想，axis = 0（也就是第一维）长度是几？axis = 1（第二维）长度是几？axis = 2（第三维）长度是几？那么，也就能知道shape（a）的结果是（2，2，3）啦！

所以，我就把 axis = 0，类比想象成 x 轴；把 axis = 1 ，类比想象成 y 轴；把 axis = 2 类比想象成 z 轴。那么，再次申明一下，如果一个数组是二维的，就不可能有 axis = 2 这种情况了。

那么，sum（axis=0）的计算过程是怎样的？

我们先以group.sum(axis = 1) 例，看看，结果是什么？

由结果推原因，我们可以得到，这是在把 group 的第一列和第二列相加的结果。

详细的计算过程是：

当 axis = 1 时，就是是把 shape（group）的结果（4，2）中的第二维（列）相加去掉，只剩下行，也就是只剩下 axis = 0 （第一维，行）。按照我们正常的想法应该是剩下一个列向量：

[ 2.1

2

0

0.1]

但是，注意，我们一开始定义group的时候的写法:

group = array([ [1,1.1], [1,1], [0,0], [0,0.1] ])

那么按列相加就是：

因此，在 python shell 环境中显示出来就是行向量的形式：[2.1,2,0,0.1]

summarize：group.sum(axis = 1）计算结果是，把axis = 1 弄消失，只剩下 axis =0 这一维度的长度保持不变。

再看看 group.sum(axis = 0) 结果应该是什么？

把 axis = 0 （第一维也就是行）相加去掉，只留下2列。想一下结果是什么？

结果，应该是 [2, 2.2]。

那么当数组 a 是三维的，a.sum(axis = 0),该怎么计算呢？

计算 a.sum(axis = 0) 就是把第一维相加并去掉，也就是说，把红色部分合并相加，只剩下一个红色的部分，（那我的猜想就是，这里是不是也可以理解为把三维数组降为，变成二维呢？不知道这么相对不对啊）

shape（a）结果是（2，2，3）

那么，去掉 axis = 0 就是去掉shape里的第一维：2。也就是说，最后结果的数组的shape是（2，3），即，最后是两行三列的数组。那么想家的方法，是把下面红色部分的数对应加到上面红色部分的数里，所以结果就是：

[ 3,5,7

6,6,9]

　　　　

 

4、问题描述：搞不清楚 classCount.get(voteIlabel,0)  是什么意思

     解决方法：

　   上面写了 dict.get 的用法，小白如我，还不太明白，看了好多博客，终于有了一点头绪。

现在举一个例子，直观的感受一下，如果要取出dict里面的键值，有两种做法。

第一种方法：不用函数，直接取出（如下图）。注意，这种取出的方法是中括号里面加引号，内容是关键字，返回的是value

第二种方法：用get（）函数，上面查看get的帮助，可以这样理解，输入的命令格式是

D.get(k[,d])

其中，D是程序中的字典，k是D中的关键字key，中括号里面的内容是默认参数。现在看红色框部分是什么意思。D[k]，前面已经知道，它的意思是取出 k 对应的 value。再加上 if k in D，意思就是，如果这个关键字 k 在字典 D 里面，那么就执行D[k]，取出 k 对应的 value，如果 k 不在字典 D 里面，返回值就是 d，红框后面告诉我们了，d 的默认值是 None。

绕来绕去的，可能会有一点晕，我们直接看例子，然后再返回头理解上面的话

如果 C 不在 D 里，就返回None，在上面的例子中，我们看到，啥也没返回，难道这就是返回None的意思？

之后，我改变了 d 的默认值，让他不是None，是 0，看一下运行结果

意思是，C 不在 D 里，执行 D.get('C'，0)，返回值就是 0

总结：python3的语法理解不深刻，体会的不到位，需要不断思考，不断总结。为了可以随心所欲的吃牛肉干，加油！