在測試點周圍尋找近鄰的k個點，將測試點標記成其**現頻率最多的分類。
def
classify0
(inx, dataset, labels, k)
:#計算距離
datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)- dataset #tile函式將陣列重複（m維， 每維n次）
sqdiffmat = diffmat**
2 sqdistances = sqdiffmat.
sum(axis =1)
# axis = 1時列相加 壓縮為一列
distances = sqdistances**
0.5 sorteddistindicies = distances.argsort(
)#argsotr從小到大排序 返回索引值 [3,1,2] -> [1, 2, 0] 返回序
#選擇距離最小的k個點
classcount =
for i in
range
(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]
] classcount[voteilabel]
= classcount.get(voteilabel,0)
+1#get函式 key -- 字典中要查詢的鍵。default -- 如果指定鍵的值不存在時，返回該預設值值。
# 返回指定鍵的值，如果值不在字典中返回預設值。
#選擇頻率最多的類
sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(
), key = operator.itemgetter(1)
, reverse =
true
)#items 將字典拆分為列表
#sorted(iterable, cmp=none, key=none, reverse=false)
#可迭代物件， 比較函式， 進行比較的元素 指定可迭代物件中的乙個元素來進行排序， 排序規則 t降序 f公升序
# operator.itemgetter（i） 獲得第i維資料
return sortedclasscount[0]
[0]
a和reps都是array_like
a的型別眾多，幾乎所有型別都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本資料型別int, string, float以及bool型別。
reps的型別也很多，可以是tuple，list, dict, array, int, bool.但不可以是float, string, matrix型別。
a – 待求陣列\向量\矩陣
axis – 求和的方向，none或沒有axis引數表示全部資料相加，axis=0，表示按列相加，axis=1，表示按行相加，對於一維陣列，只有axis=0，表示按行相加，沒有axis=1，輸入axis=1會報錯
從小到大排序a，返回序索引值
axis – axis=0，按列索引。 axis=1，按行索引。
kind – 『quicksort』（快速排序） 『mergesort』（歸併排序） 『heapsort』（堆排序）
order – order: 如果陣列包含字段，則是要排序的字段
返回指定鍵的值，如果值不在字典中返回預設值。
key – 字典中要查詢的鍵。
default – 如果指定鍵的值不存在時，返回該預設值。
對所有可迭代的物件進行排序操作。返回重新排序的物件
iterable – 可迭代物件。
cmp – 比較的函式，這個具有兩個引數，引數的值都是從可迭代物件中取出，此函式必須遵守的規則為，大於則返回1，小於則返回-1，等於則返回0。
key – 主要是用來進行比較的元素，只有乙個引數，具體的函式的引數就是取自於可迭代物件中，指定可迭代物件中的乙個元素來進行排序。
reverse – 排序規則，reverse = true 降序 ， reverse = false 公升序（預設）。
將字典拆分為列表，返回拆分後的列表。
獲得第i維資料，函式獲取的不是值，而是定義了乙個函式，通過該函式作用到物件上才能獲取值。
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