學習kNN演算法裡面的python語法總結

datasetsize = dataset.shape[0]

diffmat = tile(inx, (datasetsize, 1)) - dataset

sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)

sorteddistindicies = distances.argsort()

for i in range(k):

start: 計數從 start 開始。預設是從 0 開始。例如range（5）等價於range（0， 5）;

stop: 計數到 stop 結束，但不包括 stop。例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]沒有5

step：步長，預設為1。例如：range（0， 5） 等價於 range(0, 5, 1)

classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel, 0) + 1

dict.get(key, default=none)

sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)

# 字典的items()方法，以列表返回可遍歷的(鍵，值)元組陣列。

# 例如：dict =   print "value : %s" %  dict.items()   value : [('age', 7), ('name', 'zara')]

# sorted 中的第2個引數 key=operator.itemgetter(1)這個引數的意思是先比較第幾個元素

# 例如：a=[('b',2),('a',1),('c',0)]  

#b=sorted(a,key=operator.itemgetter(1)) >>>b=[('c',0),('a',1),('b',2)] 可以看到排序是按照後邊的0,1,2進行排序的，而不           是a,b,c

# b=sorted(a,key=operator.itemgetter(0)) >>>b=[('a',1),('b',2),('c',0)] 這次比較的是前邊的a,b,c而不是0,1,2

# b=sorted(a,key=opertator.itemgetter(1,0)) >>>b=[('c',0),('a',1),('b',2)] 這個是先比較第2個元素,然後對第乙個元素進行           排序，形成多級排序。

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