import numpy as np

#用于分类的输入向量是inX，输入的训练样本集为dataSet，

#标签向量为 labels ，最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目，其中标签向量的元素数目和矩

#阵 dataSet 的行数相同。

def classify0(inX,dataSet,labels,k):

    # 获取 数组 形状的 第一个 参数 a=[[1,2],[1,2],[1,2]]  a.shape = [3,2] a.shape[0] = 3

# 一、

    dataSetSize = dataSet.shape[0]

    # tile 代表了inX，复制为dataSetSize行，1列的数组

# 二、

    diffMat = np.tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet

    # 平方

    sqDiffMat = diffMat**2

    # axis 等于 1 是将 矩阵的每一行 相加

    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

    # 开方

    distances = sqDistances**0.5

# 三、

    # 从小到大 排列，argsort : 将distacnces中的元素从小到大排列，提取其对应的index(索引)，然后输出到sortedDistances

    sortedDistances = distances.argsort()

    classCount = {}

# 四、求出来 最低距离 的 labels结果，存放在classCount 中

    for i in range(k):

        #取第i+1个邻近的样本对应的类别标签

        voteIlabel =labels[sortedDistances[i]]

        #以标签为key，标签出现的次数为value将统计到的标签及出现次数写进字典

        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1

        #对字典按value从大到小排序

    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)

        #返回排序后字典中最大value对应的key

    return sortedClassCount[0][0]

#将文本记录转换为Numpy的解析程序

def file2matrix(filename):  

      fr=open(filename)     #打开文件  

      arrayOLines=fr.readlines()   #获取文件所有行  

      numberOfLines=len(arrayOLines)     #得到文件行数  

      returnMat=zeros((numberOfLines,3))   #先用零元素创建需要返回的numpy矩阵，（行数，列数）  

      classLabelVector=[]    # 创建空的标签列表  

      index=0  

      for line in arrayOLines:  

            line=line.strip()   #截取掉尾部的回车字符  

            listFromLine=line.split('\t')  #用‘\t’作为分隔符将整行元素分割成元素列表，将一行数据按空进行分割，  

            returnMat[index,:]=listFromLine[0:3] #选取列表前三个元素到=矩阵中  

            classLabelVector.append(listFromLine[-1]) #将列表的最后一列存储到向量中  

            index += 1  

      return returnMat,classLabelVector  #返回数据集矩阵和对应的标签向量  

#归一化特征值

def autoNorm(dataSet):  

    minVals = dataSet.min(0)  #找到数据集中的最小值（实际上应该是样本数据中的一列中的最小值，参数0就代表这个，下同），这样说的话minVals和maxVals都应该是一个行向量（1*n)  

    maxVals = dataSet.max(0)   #找到数据集中的最大值  

    ranges = maxVals - minVals    #得到数据的范围差值  

    normDataSet = zeros(shape(dataSet))     # 定义空的要返回的归一化后的矩阵，该矩阵和传入的数据集是一样的大小  

    m = dataSet.shape[0]       #得到矩阵第一行的数据个数，也就是维数  

    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))  #数据集与最小值相减(title()函数将按照括号中的参数制作对应大小的矩阵，用给定的minVals内容来填充  

    normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #除以范围值之后就是归一化的值了。（注意是矩阵除法）  

    return normDataSet, ranges, minVals  

#分类器针对约会网站的测试代码

def datingClassTest():  

    hoRatio = 0.10      #测试所占的比例  

    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #将文件中的数据转换为矩阵形式和提取出标签矩阵  

    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)    #对提取出的矩阵数据归一化处理  

    m = normMat.shape[0]   #获得数据总的条数  

    numTestVecs = int(m*hoRatio)    #得出作为测试的数据个数  

    errorCount = 0.0      #初始化错误个数为0  

    for i in range(numTestVecs):  #对测试的数据进行遍历  

        classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)    # 对数据进行分类  

        print("the classifier came back with: %s, the real answer is: %s" % (classifierResult, datingLabels[i]))   #输出分类结果和实际的类别(之前的代码有问题啊，要将%d,改为%s)  

        if (int(classifierResult) != int(datingLabels[i])): errorCount += 1.0    # 如果分类结果与实际结果不一致 ，错误数加1  

    print("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs)))   # 输出错误率  

    print(errorCount)    #输出错误总数

#约会网站预测函数

def classiyPerson():  

    resultList = ['not at all','in small doses','in large doses']         # 定义分类结果的类别  

    percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))    # 读取输入数据   

    ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))     # 读取输入数据   

    iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))     # 读取输入数据   

    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')         # 从文件中读取已有数据  

    normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)                     # 对数据进行归一化  

    inArr =array([ffMiles,percentTats,iceCream])                         # 将单个输入数据定义成一条数据  

    classifierResult = classify0(inArr,datingDataMat,datingLabels,3)      # 对输入数据进行分类  

    print('You will probably like this person: %s' % (resultList[int(classifierResult) - 1]))       # 输出预测的分类类别

# 将单个手写字符文件变成向量

def img2vector(filename):  

    returnVect = zeros((1,1024))   #创建要返回的1*1024的矩阵并初始化为0  

    fr = open(filename)    # 打开文件  

    for i in range(32):    #从0到31行遍历  

        lineStr = fr.readline()   #读取一行（自动成为一个列表）  

        for j in range(32):  #从0到31列  

            returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])   #将一行中的每个元素复制到要返回的矩阵中  

    return returnVect   #返回该1*1024的矩阵 

# 手写字符识别测试

def handwritingClassTest():  

    hwLabels = []      # 定义手写字符标签(类别)   

    trainingFileList = listdir('trainingDigits')          # 列出目录下所有的文件  

    m = len(trainingFileList)            # 计算训练文件的数目  

    trainingMat = zeros((m,1024))        # 定义手写字符数据矩阵  

    for i in range(m):      # 依次读取每个文件  

        fileNameStr = trainingFileList[i]        # 依次获得文件名   

        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     # 对文件名进行分割  

        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])   # 获得文件名中的类标签  

        hwLabels.append(classNumStr)    # 把类标签放到hwLabels中  

        trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)     # 把文件变成向量并赋值到trainingMat这个矩阵中    

    testFileList = listdir('testDigits')       # 列出测试目录下的所有文件  

    errorCount = 0.0        # 定义错误数  

    mTest = len(testFileList)       # 获得测试文件数目  

    for i in range(mTest):     # 遍历测试文件  

        fileNameStr = testFileList[i]         # 定义测试文件名  

        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]        # 对测试文件名进行分割  

        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])       # 获得测试文件的类标签   

        vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)          # 将测试文件转换成向量  

        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)      # 进行分类   

        print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (int(classifierResult), int(classNumStr)))       # 输出预测类别和实际类别  

        if (int(classifierResult) != int(classNumStr)): errorCount += 1.0      # 如果二者不一致，累加错误数量   

    print("\nthe total number of errors is: %d" % errorCount)       # 输出分类错误的数目  

    print("\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest)))          # 输出分类的错误率