knn演算法python

① python基礎都有哪些內容呢

階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。
這是我校課程大綱，不妨試試！

② 新手學習PYTHON中KNN演算法的手寫識別出現問題 求助

參考了其他博主的代碼 想試著運行 然後去理解。結果一直報錯，希望大神幫幫忙。
import numpy as np
import os
import kNN

def img2vector(filename):
"""函數將以文本格式出現的32*32的0-1圖片，轉變成一維特徵數組，返回一維數組

Keyword argument:
filename -- 文本格式的圖片文件
"""

imgvect = np.zeros((1, 1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
linestr = fr.readline()
for j in range(32):
imgvect[0, 32*i + j] = int(linestr[j])
return imgvect

def handwriteClassfiy(testfile, trainfile, k):
"""函數將trainfile中的文本圖片轉換成樣本特徵集和樣本類型集，用testfile中的測試樣本測試，無返回值

Keyword argument:
testfile -- 測試圖片目錄
trainfile -- 樣本圖片目錄
"""

trainFileList = os.listdir(trainfile)
trainFileSize = len(trainFileList)
labels = []
trainDataSet = np.zeros((trainFileSize, 1024))
for i in range(trainFileSize):
filenameStr = trainFileList[i]
digitnameStr = filenameStr.split('.')[0]
digitLabels = digitnameStr.split('_')[0]
labels.append(digitLabels)
trainDataSet[i, :] = img2vector(trainfile + '/' + filenameStr)
testFileList = os.listdir(testfile)
testNumber = len(testFileList)
errorcount = 0.0
for testname in testFileList:
testdigit = img2vector(testfile + '/' + testname)
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
testStr = testname.split('.')[0]
testDigitLabel = testStr.split('_')[0]
if classifyresult != testDigitLabel:
errorcount += 1.0
#print('this test real digit is：%s, and the result is: %s' % (testDigitLabel, classifyresult))
print('k = %d, errorRatio is: %f' % (k, errorcount/float(testNumber)))
return

if __name__ == '__main__':
filename = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits/0_1.txt'
traindir= 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/trainingDigits'
testdir = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits'
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
錯誤提示Traceback (most recent call last):
File "kNN.py", line 56, in <mole>
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
File "kNN.py", line 43, in handwriteClassfiy
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
AttributeError: mole 'kNN' has no attribute 'classfiy'
你這個文件是不是就叫 kNN.py ？如果是的話那你這個裡面根本就沒有 classfiy 這個屬性，當然會報錯。

另外，import kNN 是 import 自己？

③ python寫演算法不好

基於以下三個原因，我們選擇Python作為實現機器學習演算法的編程語言：(1) python的語法清晰；(2) 易於操作純文本文件；(3) 使用廣泛，存在大量的開發文檔。

可執行偽代碼

Python具有清晰的語法結構，大家也把它稱作可執行偽代碼(executable pseudo-code)。默認安裝的Python開發環境已經附帶了很多高級數據類型，如列表、元組、字典、集合、隊列等，無需進一步編程就可以使用這些數據類型的操作。使用這些數據類型使得實現抽象的數學概念非常簡單。此外，讀者還可以使用自己熟悉的編程風格，如面向對象編程、面向過程編程、或者函數式編程。

Python語言處理和操作文本文件非常簡單，非常易於處理非數值型數據。Python語言提供了豐富的正則表達式函數以及很多訪問Web頁面的函數庫，使得從HTML中提取數據變得非常簡單直觀。

Python比較流行

Python語言使用廣泛，代碼範例也很多，便於讀者快速學習和掌握。此外，在開發實際應用程序時，也可以利用豐富的模塊庫縮短開發周期。

在科學和金融領域，Python語言得到了廣泛應用。SciPy和NumPy等許多科學函數庫都實現了向量和矩陣操作，這些函數庫增加了代碼的可讀性，學過線性代數的人都可以看懂代碼的實際功能。另外，科學函數庫SciPy和NumPy使用底層語言(C和Fortran)編寫，提高了相關應用程序的計算性能。本書將大量使用Python的NumPy。

Python的科學工具可以與繪圖工具Matplotlib協同工作。Matplotlib可以繪制2D、3D圖形，也可以處理科學研究中經常使用到的圖形，所以本書也將大量使用Matplotlib。

Python開發環境還提供了互動式shell環境，允許用戶開發程序時查看和檢測程序內容。

Python開發環境將來還會集成Pylab模塊，它將NumPy、SciPy和Matplotlib合並為一個開發環境。在本書寫作時，Pylab還沒有並入Python環境，但是不遠的將來我們肯定可以在Python開發環境找到它。

Python語言的特色

諸如MATLAB和Mathematica等高級程序語言也允許用戶執行矩陣操作，MATLAB甚至還有許多內嵌的特徵可以輕松地構造機器學習應用，而且MATLAB的運算速度也很快。然而MATLAB的不足之處是軟體費用太高，單個軟體授權就要花費數千美元。雖然也有適合MATLAB的第三方插件，但是沒有一個有影響力的大型開源項目。

Java和C等強類型程序設計語言也有矩陣數學庫，然而對於這些程序設計語言來說，最大的問題是即使完成簡單的操作也要編寫大量的代碼。程序員首先需要定義變數的類型，對於Java來說，每次封裝屬性時還需要實現getter和setter方法。另外還要記著實現子類，即使並不想使用子類，也必須實現子類方法。為了完成一個簡單的工作，我們必須花費大量時間編寫了很多無用冗長的代碼。Python語言則與Java和C完全不同，它清晰簡練，而且易於理解，即使不是編程人員也能夠理解程序的含義，而Java和C對於非編程人員則像天書一樣難於理解。

所有人在小學二年級已經學會了寫作，然而大多數人必須從事其他更重要的工作。

——鮑比·奈特

也許某一天，我們可以在這句話中將「寫作」替代為「編寫代碼」，雖然有些人對於編寫代碼很感興趣，但是對於大多數人來說，編程僅是完成其他任務的工具而已。Python語言是高級編程語言，我們可以花費更多的時間處理數據的內在含義，而無須花費太多精力解決計算機如何得到數據結果。Python語言使得我們很容易表達自己的目的。

Python語言的缺點

Python語言唯一的不足是性能問題。Python程序運行的效率不如Java或者C代碼高，但是我們可以使用Python調用C編譯的代碼。這樣，我們就可以同時利用C和Python的優點，逐步地開發機器學習應用程序。我們可以首先使用Python編寫實驗程序，如果進一步想要在產品中實現機器學習，轉換成C代碼也不困難。如果程序是按照模塊化原則組織的，我們可以先構造可運行的Python程序，然後再逐步使用C代碼替換核心代碼以改進程序的性能。C++ Boost庫就適合完成這個任務，其他類似於Cython和PyPy的工具也可以編寫強類型的Python代碼，改進一般Python程序的性能。

如果程序的演算法或者思想有缺陷，則無論程序的性能如何，都無法得到正確的結果。如果解決問題的思想存在問題，那麼單純通過提高程序的運行效率，擴展用戶規模都無法解決這個核心問題。從這個角度來看，Python快速實現系統的優勢就更加明顯了，我們可以快速地檢驗演算法或者思想是否正確，如果需要，再進一步優化代碼。

④ Python需要學習什麼內容，好學嗎

Python相對來說挺好入門的，不過也不要掉以輕心，學習的時候還是應該認真努力，學習內容整理如下：
Python語言基礎：主要學習Python基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級：主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發：主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎：主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
Linux運維自動化開發：主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
Python爬蟲：主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據：主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機器學習：主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

⑤ python後端開發需要學哪些內容

Python的學習內容還是比較多的，我們將學習的過程劃分為4個階段，每個階段學習對應的內容，具體的學習順序如下：

Python學習順序：

①Python軟體開發基礎

• 掌握計算機的構成和工作原理

• 會使用Linux常用工具

• 熟練使用Docker的基本命令

• 建立Python開發環境，並使用print輸出

• 使用Python完成字元串的各種操作

• 使用Python re模塊進行程序設計

• 使用Python創建文件、訪問、刪除文件

• 掌握import 語句、From…import 語句、From…import* 語句、方法的引用、Python中的包

②Python軟體開發進階

• 能夠使用Python面向對象方法開發軟體

• 能夠自己建立資料庫，表，並進行基本資料庫操作

• 掌握非關系資料庫MongoDB的使用，掌握Redis開發

• 能夠獨立完成TCP/UDP服務端客戶端軟體開發，能夠實現ftp、http伺服器，開發郵件軟體

• 能開發多進程、多線程軟體

③Python全棧式WEB工程師

• 能夠獨立完成後端軟體開發，深入理解Python開發後端的精髓

• 能夠獨立完成前端軟體開發，並和後端結合，熟練掌握使用Python進行全站Web開發的技巧

④Python多領域開發

• 能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟體

• 能夠熟練使用Python庫進行數據分析

• 招聘網站Python招聘職位數據爬取分析

• 掌握使用Python開源人工智慧框架進行人工智慧軟體開發、語音識別、人臉識別

• 掌握基本設計模式、常用演算法

• 掌握軟體工程、項目管理、項目文檔、軟體測試調優的基本方法

如果打算線下學，建議考察對比一下中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設python專業的學校，記得找我要全套python視頻課，祝你學有所成！望採納！

北大青鳥中博軟體學院python課堂實拍

⑥ 簡單數字識別(knn演算法)

knn演算法，即k-NearestNeighbor，後面的nn意思是最近鄰的意思，前面的k是前k個的意思，就是找到前k個離得最近的元素

離得最近這個詞具體實現有很多種，我使用的是歐式幾何中的距離公式

二維中兩點x(x1,y1),y(x2,y2)間距離公式為sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )

推廣到n維就是

x(x1,x2, … ,xn),y(y1,y2, … ,yn)

sqrt [ ∑( x[i] - y[i] )^2 ] (i=1,2, … ,n)

knn演算法是要計算距離的，也就是數字之間的運算，而圖像是png，jpg這種格式，並不是數字也不能直接參與運算，所以我們需要進行一下轉換

如圖所示一個數字8，首先要確定的是這一步我做的是一個最簡單的轉換，因為我假定背景和圖之間是沒有雜物的，而且整個圖只有一個數字（0-9）如果遇到其他情況，比如背景色不純或者有其他干擾圖像需要重新設計轉換函數

接下來就是最簡單的轉換，將圖片白色部分（背景）變0，有圖像的部分變1。轉換後的大小要合適，太小會影響識別准確度，太大會增加計算量。所以我用的是書上的32*32，轉換後結果如圖所示

這樣一來，圖片就變成了能進行計算的數字了。

接下來我們需要創建一個庫，這個庫裡面存著0-9這些數字的各種類似上圖的實例。因為我們待識別的圖像要進行對比，選出前k個最近的，比較的對象就是我們的庫。假定庫中有0-9十個數字，每個數字各有100個這種由0和1表示的實例，那麼我們就有了一共1000個實例。

最後一步就是進行對比，利用開頭說的歐式幾何距離計算公式，首先這個32*32的方陣要轉換成一個1*1024的1024維坐標表示，然後拿這個待識別的圖像和庫中的1000個實例進行距離計算，選出前k個距離最近的。比如50個，這50個裡面出現次數最多的數字除以50就是結果數字的概率。比如50個裡面數字8出現40次，那麼待識別數字是8的可能性就是40/50 = 80%

個人理解：

只能識別單個數字，背景不能有干擾。如果想多數字識別或者背景有干擾需要針對具體情況考慮具體的圖像轉01的方法。

數字識別非常依賴庫中的圖像，庫中的圖像的樣子嚴重影響圖像的識別（因為我們是和庫中的一一對比找出距離最近的前k個），所以數字的粗細，高低，胖瘦等待都是決定性因素，建庫時一定全面考慮數字的可能樣子

計算量比較大，待識別圖像要和庫中所有實例一一計算，如果使用32*32，就已經是1024維了。如果庫中有1000個，那就是1024維向量之間的1000次計算，圖像更清晰，庫更豐富只會使計算量更大

對於其他可以直接計算距離的數值型問題，可以用歐式距離，也可以用其他能代表距離的計算公式，對於非數值型的問題需要進行合適的轉換，轉換方式很重要，我覺得首先信息不能丟失，其次要精確不能模糊，要實現圖片轉換前後是一對一的關系

參考資料：機器學習實戰 [美] Peter Harrington 人民郵電出版社

python源碼

import numpy

import os

from PIL import Image

import heapq

from collections import Counter

def pictureconvert(filename1,filename2,size=(32,32)):

    #filename1待識別圖像，filename2 待識別圖像轉換為01txt文件輸出，size圖像大小，默認32*32

    image_file = Image.open(filename1)

    image_file = image_file.resize(size)

    width,height = image_file.size

    f1 = open(filename1,'r')

    f2 = open(filename2,'w')

    for i in range(height):

        for j in range(width):

            pixel = image_file.getpixel((j,i))

            pixel = pixel[0] + pixel[1] + pixel[2]

            if(pixel == 0):

                pixel = 0

            elif(pixel != 765 and pixel != 0):

                pixel = 1

            # 0代表黑色（無圖像），255代表白色（有圖像）

            # 0/255 = 0,255/255 = 1

            f2.write(str(pixel))

            if(j == width-1):

                f2.write('\n')

    f1.close()

    f2.close()

def imgvector(filename):

    #filename將待識別圖像的01txt文件轉換為向量

    vector = numpy.zeros((1,1024),numpy.int)

    with open(filename) as f:

        for i in range(0,32):

            linestr = f.readline()

            for j in range(0,32):

                vector[0,32*i+j] = int(linestr[j])

    return  vector

def compare(filename1,filename2):

    #compare直接讀取資源庫識別

    #filename1資源庫目錄，filename2 待識別圖像01txt文檔路徑

    trainingfilelist = os.listdir(filename1)

    m = len(trainingfilelist)

    labelvector = []

    trainingmatrix = numpy.zeros((m, 1024), numpy.int8)

    for i in range(0,m):

        filenamestr = trainingfilelist[i]

        filestr = filenamestr.split('.')[0]

        classnumber = int(filestr.split('_')[0])

        labelvector.append(classnumber)

        trainingmatrix[i,:] = imgvector(filename1 + '/' + filenamestr)

    textvector = imgvector(filename2)

    resultdistance = numpy.zeros((1,m))

    result = []

    for i in range(0,m):

        resultdistance[0,i] = numpy.vdot(textvector[0],trainingmatrix[i])

    resultindices = heapq.nlargest(50,range(0,len(resultdistance[0])),resultdistance[0].take)

    for i in resultindices:

        result.append(labelvector[i])

    number = Counter(result).most_common(1)

    print('此數字是',number[0][0],'的可能性是','%.2f%%' % ((number[0][1]/len(result))*100))

def distinguish(filename1,filename2,filename3,size=(32,32)):

    # filename1 png，jpg等格式原始圖像路徑，filename2 原始圖像轉換成01txt文件路徑，filename3 資源庫路徑

    pictureconvert(filename1,filename2,size)

    compare(filename3,filename2)

url1 = "/Users/wang/Desktop/number.png"

url2 = "/Users/wang/Desktop/number.txt"

traininglibrary = "/Users/wang/Documents/trainingDigits"

distinguish(url1,url2,traininglibrary)

⑦ 請問python 後端開發一般需要什麼技術

第一階段：Python語言基礎

主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。

第二階段：Python語言高級

主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。

第三階段：Pythonweb開發

主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。

第四階段：Linux基礎

主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。

第五階段：Linux運維自動化開發

主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。

第六階段：Python爬蟲

主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。

第七階段：Python數據分析和大數據

主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八階段：Python機器學習

主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

關於python後端開發需要學什麼的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。