小白机器学习-(1)kNN-错误记录

在实现K-近邻算法的海伦约会实例，将文本数据记录到Numpy的解析程序，出现了“could not convert string to float: ”,无法将字符串转化为浮点型的问题。

错误代码

def file2matrix(filename):
    # 打开文件得到文件行数
    fr = open(filename)
    arrayOLines = fr.readline()
    numberOfLines = len(arrayOLines)
    # 创建返回的Numpy矩阵
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))
    classLabelVector = []
    index = 0
    # 解析文件数据到列表
    for line in arrayOLines:
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split('\t')
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(listFromLine[-1])
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector

错误的原因

在仔细对照下发现，在第4行代码fr.redline()处，少打了一个s

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修改之后

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arrayOLines = fr.readlines()
numberOfLines = len(arrayOLines)

运行结果

还是自己粗心产生的错误，照书打都打错，不过为了测试这个错误，输入语句太多次都记得住了哈哈

总结

python中必须注意readlines()与readline()的区别，readlines是逐行读取整个文件的内容，readline()是只读取文件中一行的内容