标签：执行 operator opera ret return shift 准备 ted code
1.创建kNN.py文件，并在其中增加下面的代码：
from numpy import * #导入科学计算包 import operator #运算符模块，k近邻算法执行排序操作时将使用这个模块提供的函数 def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=[‘A‘,‘A‘,‘B‘,‘B‘] return group,labels ##print(createDataSet())
2.在knn.py保存处，shift+右键——‘在此处打开命令窗口’，输入：python，再输入：import knn，导入刚编辑的knn.py模块：
>>> python >>> import knn
3.为了确保输入相同的数据集，knn模块中定义了函数createDataSet，在Python命令提示符下输入下属命令：
>>> group,labels = knn.createDataSet()
4.再输入group,labels查看是否正确赋值：
>>> group ‘‘‘ 显示： array([[1. , 1.1], [1. , 1. ], [0. , 0. ], [0. , 0.1]]) ‘‘‘ >>> labels #显示：[‘A‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘B‘]
标签：执行 operator opera ret return shift 准备 ted code
原文地址：https://www.cnblogs.com/chenxi188/p/11629651.html
