Как вы можете сделать этот код более питоническим?

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/1007215

  •  06-07-2019
  •  | 
  •  

Вопрос

Не могли бы вы, ребята, пожалуйста, сказать мне, как я могу сделать следующий код более питоническим?

Код правильный.Полное раскрытие - это проблема 1b в раздаточном материале № 4 из это курс машинного обучения.Предполагается, что я использую алгоритм Ньютона для двух наборов данных для подгонки логистической гипотезы.Но они используют matlab, а я использую scipy

Например, у меня есть один вопрос: матрицы продолжали округляться до целых чисел, пока я не инициализировал одно значение равным 0.0.Есть ли лучший способ?

Спасибо

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
Это было полезно?

Решение

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

Другие советы

Одно очевидное изменение заключается в том, чтобы избавиться от "для i в диапазоне (1, 100):" и просто выполнить итерацию по строкам файла.Чтобы выполнить итерацию по обоим файлам (xfile и yfile), заархивируйте их.т.е. замените этот блок чем-то вроде:

 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)
    ...

(Это предполагает, что файл состоит из 100 строк, (т.е.вам нужен весь файл).Если вы намеренно ограничиваете Первый 100 строк, вы могли бы использовать что-то вроде:

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

Однако также неэффективно перебирать один и тот же файл 6 раз - лучше загрузить его в память заранее и зациклить его там, т.е.вне вашего цикла, имейте:

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

И внутри просто:

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

матрицы продолжали округляться до целых чисел, пока я не инициализировал одно значение до 0.0.Есть ли лучший способ?

В верхней части вашего кода:

from __future__ import division

В Python 2.6 и более ранних версиях целочисленное деление всегда возвращает целое число, если в нем нет хотя бы одного числа с плавающей запятой.В Python 3.0 (и в будущее разделение в 2.6), разделение работает больше так, как мы, люди, могли бы этого ожидать.

Если вы хотеть целочисленное деление для возврата целого числа, и вы импортировали из будущее, используйте двойное //.Это

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

Вы могли бы воспользоваться с заявление.

код, который считывает файлы в списки, мог бы быть значительно проще

for line in open("q1x.dat", "r"):
    x = map(float,line.split("  ")[1:])
y = map(float, open("q1y.dat", "r").readlines())
Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top