你如何使这段代码更像Python？

Question

你们能告诉我怎样才能使下面的代码更像Python吗？在

代码正确。这是机器学习课程讲义4的问题1b。我应该在这两个数据集上使用牛顿算法来拟合logistic假设。但他们用的是matlab，我用的是scipy

我有一个问题是，在我将一个值初始化为0.0之前，矩阵一直舍入为整数。有更好的方法吗？在

谢谢

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

一个明显的变化是去掉了“fori in range（1100）：”而只需迭代文件行。要迭代两个文件（xfile和yfile），请压缩它们。也就是说用类似的东西来代替那个块：

 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)
    ...

（这是假设文件是100行，（即你想要整个文件）。如果您有意限制在第一个100行，您可以使用以下内容：

^{pr2}$

但是，在同一个文件上迭代6次也是低效的—最好提前将其加载到内存中，然后在那里循环，即在循环之外，有：

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

里面只有：

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

Answer 2

the matrixes kept rounding to integers until I initialized one value to 0.0. Is there a better way?

在代码的顶部：

from __future__ import division

在Python2.6及更早版本中，整数除法始终返回整数，除非其中至少有一个浮点数。在Python3.0中（以及2.6中的未来division），division的工作方式更像我们人类期望的那样。在

如果希望整数除法返回一个整数，并且您已经从future导入，请使用double//。那就是

^{pr2}$

Answer 3

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