Python实现手写识别
#coding=utf-8
from numpy import *
import operator
from os import listdir
#k近邻算法
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] #返回dataset这个array的行数
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet #tile(A,reps)将A补成reps规格
sqDiffMat = diffMat**2 #平方
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #默认的axis=0 就是普通的相加 而当加入axis=1以后就是将一个矩阵的每一行向量相加
distances = sqDistances**0.5 #开方
sortedDistIndicies = distances.argsort() #argsort其实是返回array排序后的下标（或索引）
classCount={} #新建一个字典
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
#依次查询cclassCount中是否有该key，有则将取出value再+1，没有则返回添加该key并置value为0，再+1
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #统计得到各个标签的个数
#按classCount字典的第2个元素（即类别出现的次数）从大到小排序，即获得得票最高的标签
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
#从文本文件解析数据
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file
returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #prepare matrix to return
classLabelVector = [] #prepare labels return
fr = open(filename)
index = 0
for line in fr.readlines():
line = line.strip() #删除文本行line后的回车符
listFromLine = line.split('\t') #使用’\t’分割字符串str，返回一个列表
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
#归一化特征值
def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet)) #shape数组或矩阵的各个维的大小
m = dataSet.shape[0] #返回dataset这个array的行数
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals
def datingClassTest():
hoRatio = 0.10 #hold out 10%
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') #load data setfrom file
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
numTestVecs = int(m*hoRatio)
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))
print errorCount
#将图像转换为向量函数
def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
lineStr = fr.readline() #读取文件对象fr的当前行，返回字符串
for j in range(32):
returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect
def handwritingClassTest():
hwLabels = []
trainingFileList = listdir('trainingDigits') #load the training set
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m,1024))
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] #take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
hwLabels.append(classNumStr)
trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
testFileList = listdir('testDigits') #iterate through the test set
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] #take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)
if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0
print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount
print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))
def main():
#datingClassTest()
handwritingClassTest()
main()
# 函数名/属性 功能
# array() 创建一个数组
# shape 数组或矩阵的各个维的大小
# tile(A, reps) 将数组A，根据数组reps沿各个维度重复多次，构成一个新的数组。reps的数字从后往前分别对应A的第N个维度的重复次数。
# sum(arr,axis=1) 根据行列（轴），求和
# max(arr,axis=1) 根据行列（轴），求最大值
# min(arr,axis=1) 根据行列（轴），求最小值
# mean(arr,axis=1) 根据行列（轴），求平均值
# argsort() 得到矩阵中每个元素的排序序号
# dict.get(key,default) 获取字典中，一个给定的key对应的值。若key不存在，则返回默认值default。
# sorted(iterable[, key][, reverse]) 第一个参数是一个iterable，返回值是一个对iterable中元素进行排序后的列表(list)。
# open(filename) 返回一个文件对象
# fr.readlines() 读取文件对象fr中的所有行，返回数组
# fr.readline() 读取文件对象fr的当前行，返回字符串
# len(arr) 返回数组的长度
# zeros((n,m)) 创建一个n*m的矩阵，用0填充
# line.strip() 删除文本行line后的回车符
# str.spit(‘\t’) 使用’\t’分割字符串str，返回一个列表
# list[-1] 获取列表的最后一个元素
# vec.append(item) 在向量、列表vec后追加元素item
# mat[index, :] 获取矩阵/数组的第index行的所有元素
# list[m:n] 获取列表索引m到n的元素的值
# plt.figure() 创建画布？
# fig.add_subplot((m,n,x)) 把画布分割成m*n的区块，在第x块上绘图
# scatter() 绘制散点
# print 格式化输出
# raw_input(“prompt string”) 显示提示字符串，将用户的输入转换成string
# input(“prompt string”) 会根据用户输入变换相应的类型,而且如果要输入字符和字符串的时候必须要用引号包起来
# range() range(1,5) #代表从1到5(不包含5)； range(1,5,2) #代表从1到5，间隔2(不包含5)； range(5) #代表从0到5(不包含5)
# listdir(‘folder’) from os import listdir，获取给定文件夹下的文件名列表，不含文件路径
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
