python如何实现kNN算法识别手写体数字-创新互联
小编给大家分享一下python如何实现kNN算法识别手写体数字，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
1。总体概要
kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字，需要处理的点主要包括：
（1）图片的预处理：将png，jpg等格式的图片转换成文本数据，本博客的思想是，利用图片的rgb16进制编码（255，255，255）为白色，（0，0，0）为黑色，获取图片大小后，逐个像素进行判断分析，当此像素为空白时，在文本数据中使用0来替换，反之使用1来替换。
from PIL import Image
'''将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字'''
pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png')
path = open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.txt','a')
width = pic.size[0]
height = pic.size[1]
for i in range(0,width):
for j in range(0,height):
c_RGB = pic.getpixel((i,j))#获取该像素所对应的RGB值
if c_RGB[0]+c_RGB[1]+c_RGB[2]>0:#白色
path.write('0')
elif c_RGB[0]+c_RGB[1]+c_RGB[2]==0:#黑色
path.write('1')
else:
pass
path.write('\n')
path.close()（2）训练集的构建。首先想到的是将（1）中图片处理后的文本数据构建成list形式，所以训练集将是二维数组，形如[[1,0,1,1,0,,,,,0,1],[0,1,1,1,10,,,,],[0,0,1,0,,,],,,,,]所以我们构建函数处理训练集数据。
2。代码
简单的总结这个算法，就是将测试数据向量化，逐个和同样向量化的训练数据进行kNN运算，求的最短距离出现最多的分类就是我们要的分类。建立训练集的过程就是将文件数据向量化的过程。
#！／user/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from os import listdir#获取文件目录下所有文件
'''
from PIL import Image
#将图片转换成文档，使用0，1分别替代空白和数字
pic = Image.open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.png')
path = open('/Users/wangxingfan/Desktop/1.txt','a')
width = pic.size[0]
height = pic.size[1]
for i in range(0,width):
for j in range(0,height):
c_RGB = pic.getpixel((i,j))#获取该像素所对应的RGB值
if c_RGB[0]+c_RGB[1]+c_RGB[2]>0:#白色
path.write('0')
elif c_RGB[0]+c_RGB[1]+c_RGB[2]==0:#黑色
path.write('1')
else:
pass
path.write('\n')
path.close()
'''
import numpy as np
import operator as opt
def kNN(dataSet, labels, testData, k):
'''首先明确列表不能想加减，dataSet是数组形式，而对于下面的test函数，testData只是一列，相当于列表，所以在进行加减时，需要将其转换为数组，我们使用np下的tile函数来实现'''
testDatasize = dataSet.shape[0]#获取dataSet的总行数
dataSet = dataSet.astype('float64')#不进行转换则报错
testData1 = np.tile(testData,(testDatasize,1))#使用tile函数返回多个重复构成的数组
testData1 = testData1.astype('float64')
distSquareMat = (dataSet - testData1) ** 2 # 计算差值的平方
distSquareSums = distSquareMat.sum(axis=1) # 求每一行的差值平方和，axis=0则按列计算
distances = distSquareSums ** 0.5 # 开根号，得出每个样本到测试点的距离
sortedIndices = distances.argsort() # 排序，得到排序后的下标
indices = sortedIndices[:k] # 取最小的k个
labelCount = {} # 存储每个label的出现次数，出现次数最多的就是我们要选择的类别
for i in indices:
label = labels[i]
labelCount[label] = labelCount.get(label, 0) + 1 # 次数加一，使用字典的get方法，第一次出现时默认值是0
sortedCount = sorted(labelCount.items(), key=opt.itemgetter(1), reverse=True) # 对label出现的次数从大到小进行排序
return sortedCount[0][0] # 返回出现次数大的label
#定义函数读取某个文件，返回该文件组成的数组
def file_data(fname):
arr = []
path = open(fname)
for i in range(0,32):
line = path.readline()
for j in range(0,32):
arr.append(line[j])
return arr
#建立训练数据集
def train_data():
lables = []
file_list = listdir('/学习/视频课程/源码/第7周/testandtraindata/traindata/')
trainarr = np.zeros((len(file_list),1024))
for i in range(0,len(file_list)):
file = '/学习/视频课程/源码/第7周/testandtraindata/traindata/'+file_list[i]
lables.append(file_list[i].split('_')[0])#获取对应的文件类别
trainarr[i,:] = file_data(file)#取所有列的第一个数据
return trainarr,lables
#测试函数
def test():
j = 0
k = 0
trainarr,lables = train_data()
testdata_list = listdir('/学习/视频课程/源码/第7周/testandtraindata/testdata/')
for i in range(0,len(testdata_list)):#逐个去测试
testfile = '/学习/视频课程/源码/第7周/testandtraindata/testdata/'+testdata_list[i]
testdata1 = file_data(testfile)
result = kNN(trainarr,lables,testdata1,k=3)
print(result+',real_number:'+testdata_list[i].split('_')[0])
if result == testdata_list[i].split('_')[0]:
j +=1
else:
k +=1
print('辨识成功率：'+j/(k+j))
test()输出结果为：
3。几个知识点代码说明
（1）numpy.tile
p = np.array([0,0,0]) np.tile(p,(3,1))#表示columns方向重复三次，index方向不变 Out[12]: array([[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]) np.tile(p,(1,3))#表示index方向重复三次，行还是一行 Out[13]: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
（2）array[1,:]表示取所有列的第【索引1】个数据（也就是第二行数据）
a = np.array([[1,1,1],[2,2,2],[3,3,3],[4,4,4]]) a[1,:] Out[21]: array([2, 2, 2]) a[:,1]#所有行的第二列数据 Out[22]: array([1, 2, 3, 4])
（3）list并不能进行加减计算，需要使用numpy将数据转换为数组形式，且在使用例如：arr1+arr2时，需要两个数组的维度相同，在某个纬度上的数据长度也相同。
（4）使用os模块下的listdir，可以显示所有该文件夹下的文件，以列表的形式返回。
以上是“python如何实现kNN算法识别手写体数字”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
标题名称：python如何实现kNN算法识别手写体数字-创新互联
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