Как вы можете сделать этот код более питоническим?
-
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
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())