Question

请问您能告诉我如何让以下代码更加pythonic？

代码是正确的。完全披露 - 这是this机器学习课程讲义＃4中的问题1b。我应该在两个数据集上使用牛顿算法来拟合逻辑假设。但他们使用matlab＆amp;我正在使用scipy

例如我有一个问题是矩阵保持四舍五入到整数，直到我将一个值初始化为0.0。还有更好的方法吗？

由于

import os.path
import math
from numpy import matrix
from scipy.linalg import inv #, det, eig

x = matrix( '0.0;0;1'  )
y = 11
grad = matrix( '0.0;0;0'  )
hess = matrix('0.0,0,0;0,0,0;0,0,0')
theta = matrix( '0.0;0;0'  ) 


# run until convergence=6or7
for i in range(1, 6):
  #reset
  grad = matrix( '0.0;0;0'  )
  hess = matrix('0.0,0,0;0,0,0;0,0,0')

  xfile = open("q1x.dat", "r")
  yfile = open("q1y.dat", "r")


  #over whole set=99 items  
  for i in range(1, 100):    
    xline = xfile.readline()
    s= xline.split("  ")
    x[0] = float(s[1])
    x[1] = float(s[2])
    y = float(yfile.readline())

    hypoth = 1/ (1+ math.exp(-(theta.transpose() * x)))

    for j in range(0,3):
      grad[j] = grad[j] + (y-hypoth)* x[j]      
      for k in range(0,3):
        hess[j,k] = hess[j,k] - (hypoth *(1-hypoth)*x[j]*x[k])


  theta = theta - inv(hess)*grad #update theta after construction

  xfile.close()
  yfile.close()

print "done"
print theta

Answer 1

一个明显的变化是摆脱“for i in range（1,100）：”并迭代文件行。要迭代这两个文件（xfile和yfile），请压缩它们。即用以下内容替换该块：

 import itertools

 for xline, yline in itertools.izip(xfile, yfile):
    s= xline.split("  ")
    x[0] = float(s[1])
    x[1] = float(s[2])
    y = float(yline)
    ...

（这假设文件是100行，（即你想要整个文件）。如果你故意限制第一个 100行，你可以使用类似的东西：

 for i, xline, yline in itertools.izip(range(100), xfile, yfile):

然而，在同一个文件上迭代6次效率也很低 - 最好先将它加载到内存中，然后在那里循环，即。在你的循环之外，有：

xfile = open("q1x.dat", "r")
yfile = open("q1y.dat", "r")
data = zip([line.split("  ")[1:3] for line in xfile], map(float, yfile))

内心只是：

for (x1,x2), y in data:
    x[0] = x1
    x[1] = x2
     ...

Answer 2

x = matrix([[0.],[0],[1]])
theta = matrix(zeros([3,1]))
for i in range(5):
  grad = matrix(zeros([3,1]))
  hess = matrix(zeros([3,3]))
  [xfile, yfile] = [open('q1'+a+'.dat', 'r') for a in 'xy']
  for xline, yline in zip(xfile, yfile):
    x.transpose()[0,:2] = [map(float, xline.split("  ")[1:3])]
    y = float(yline)
    hypoth = 1 / (1 + math.exp(theta.transpose() * x))
    grad += (y - hypoth) * x
    hess -= hypoth * (1 - hypoth) * x * x.transpose()
  theta += inv(hess) * grad
print "done"
print theta

Answer 3

矩阵保持四舍五入为整数，直到我初始化一个值到0.0。还有更好的方法吗？

代码顶部：

from __future__ import division

在Python 2.6及更早版本中，整数除法总是返回一个整数，除非其中至少有一个浮点数。在Python 3.0（以及2.6中的 future 分区）中，除法更能满足人类对它的期望。

如果您希望整数除法返回一个整数，并且您从将来导入，请使用双//。那是

from __future__ import division
print 1//2 # prints 0
print 5//2 # prints 2
print 1/2  # prints 0.5
print 5/2  # prints 2.5

Answer 4

您可以使用 with 声明。

Answer 5

将文件读入列表的代码可以非常简单

for line in open("q1x.dat", "r"):
    x = map(float,line.split("  ")[1:])
y = map(float, open("q1y.dat", "r").readlines())

你如何使这个代码更pythonic？

5 个答案: