#读取文件数据，tab键为分隔符，将每行内容映射成一组浮点数:

 def loadDataSet(fileName):

     dataMat = []

     fr = open(fileName)

     #依次读取每一行:

     for line in fr.readlines():

         #读取数据的规则，line.strip()去掉每行头尾空白，split()通过指定分隔符对字符串进行切片:

         curLine = line.strip().split('\t')

         #统一数据格式，map()根据提供的函数对指定序列做映射:

         fltLine = list(map(float, curLine))

         #录入数据，append()依次在列表末尾添加新的对象:

         dataMat.append(fltLine)

     return dataMat

 #切分数据集，通过数组过滤方式切分为两个子集:

 def binSplitDataSet(dataSet, feature, value):#数据集 待切分特征 特征值

     #nonzero()返回输入数组中非零元素的索引

     #dataSet[:,feature]返回dataSet矩阵中所有行的feature列的值

     #nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0] = 1，由于索引值数组从两个维度上来描述矩阵索引值，所以第一个数组为行维度，第二个数组为列维度

     #mat0 = [1,:]返回矩阵第二行的所有列

     #mat1 = [[0,2,4],:]返回矩阵第一、三、四行的所有列

     mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0],:]

     mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] <= value)[0],:]

     return mat0, mat1