《机器学习实战》书中python2.7与

发布时间：2019-08-18 09:18:51编辑：auto阅读（1432）

    《机器学习实战》书中使用的是python2.7，而对于现在新接触python的同学来说都是上手python3.6版本。

    由于本渣渣也正在学习此书，将陆续列出遇到的不同于现实编码的困难与解决方法（如果能解决的话.......）。


    1.在import numpy时候，书中提倡from numpy import *
    而我们在学习python3.6时常用import numpy as np，于是在调用tile、zeros等函数时，要改为np.tile()，np.zeros()。


    2.输出的print后边要加上()


    3.在使用pickle打开文件时，由于打开方式时二进制，要在‘w’后面或者‘r’后面加上‘b’，如‘wb’，

        import pickle
    fw = open(filename,'wb')                   #pickle是二进制打开，加b
    pickle.dump(inputTree,fw)
    fw.close()

    4.书中的获取字典dict的keys方法dict.keys()获得的字典集不是list形式，不能直接使用'[ ]'取值，

    这是python2.7的取值方法，在3.6中应该改为如下：

    str = list(dict.keys())[0]
    先将dict.keys()转化为list形式

    5.在第四章出现一个无法解决的问题：

    tokenText = textParse(open('E:/BigData/machinelearninginaction/Ch04/email/spam/%d.txt' % i).read())

    这个打开文件会出现解码错误的问题：'gbk' codec can't decode byte 0xff in position 199

    然后我试着用‘utf-8’ 出现：'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 43

    似乎是这些文件中有两种的编码的方式。于是我只提取前15个文件，不用修改就成功了。

    试了很多方法，全部文件的读取还是没有成功。

    如果同时解码多个编码方式还是没有解决。


    6.在一个dataSet = range（50），中 del（dataSet[30]）会出现错误

    因为range返回的是range object 先将起转化为list

    如：dataSet = list（range（50））


    7.第九章中在加载数据时有这块代码：

    for line in fr.readlines():
        curline = line.strip().split('\t')
        fltLine = map(float,curline)
        dataMat.append(fltLine)
    这里会报错，提示map对象不能做mean处理，原因是python 2.7的map返回的是直接的结果，而python 3.6中返回的是map的对象： 

    <map object at 0x00000000021DA860>
    这里把这个对象转化为list即可，具体整个代码块改为： 

    for line in fr.readlines():
        curline = line.strip().split('\t')
        curline = list(map(float,curline))
        dataMat.append(curline)





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