# -*- coding: utf-8 -*-
#pip install numpy
import os
import os.path
from numpy import *
import operator
import time
from os import listdir
 
"""
描述：
  KNN算法实现分类器
参数：
  inputPoint：测试集
  dataSet：训练集
  labels：类别标签
  k:K个邻居
返回值：
  该测试数据的类别
"""
def classify(inputPoint,dataSet,labels,k):
  dataSetSize = dataSet.shape[0] #已知分类的数据集（训练集）的行数
  #先tile函数将输入点拓展成与训练集相同维数的矩阵，再计算欧氏距离
  diffMat = tile(inputPoint,(dataSetSize,1))-dataSet #样本与训练集的差值矩阵
 
  # print(inputPoint);
  sqDiffMat = diffMat ** 2 #sqDiffMat 的数据类型是nump提供的ndarray,这不是矩阵的平方，而是每个元素变成原来的平方。
  sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)  #计算每一行上元素的和
  # print(sqDistances);
  distances = sqDistances ** 0.5   #开方得到欧拉距离矩阵
  # print(distances);
  sortedDistIndicies = distances.argsort() #按distances中元素进行升序排序后得到的对应下标的列表,argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值
  # print(sortedDistIndicies);
 
  # classCount数据类型是这样的{0: 2, 1: 2}，字典key：value
  classCount = {}
  # 选择距离最小的k个点
  for i in range(k):
    voteIlabel = labels[ sortedDistIndicies[i] ]
    # print(voteIlabel)
    # 类别数加1
    classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1
  print(classCount)# {1: 1, 7: 2}
  #按classCount字典的第2个元素（即类别出现的次数）从大到小排序
  sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)
  print(sortedClassCount)# [(7, 2), (1, 1)]
  return sortedClassCount[0][0]
 
"""
描述：
  读取指定文件名的文本数据，构建一个矩阵
参数：
  文本文件名称
返回值：
  一个单行矩阵
"""
def img2vector(filename):
 returnVect = []
 fr = open(filename)
 for i in range(32):
  lineStr = fr.readline()
  for j in range(32):
   returnVect.append(int(lineStr[j]))
 return returnVect
 
"""
描述：
  从文件名中解析分类数字，比如由0_0.txt得知这个文本代表的数字分类是0
参数：
  文本文件名称
返回值：
  一个代表分类的数字
"""
def classnumCut(fileName):
  fileStr = fileName.split('.')[0]
  classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
  return classNumStr
 
"""
描述：
  构建训练集数据向量，及对应分类标签向量
参数：
  无
返回值：
  hwLabels：分类标签矩阵
  trainingMat：训练数据集矩阵
"""
def trainingDataSet():
  hwLabels = []
  trainingFileList = listdir('trainingDigits')   #获取目录内容
  m = len(trainingFileList)
  # zeros返回全部是0的矩阵，参数是行和列
  trainingMat = zeros((m,1024))    #m维向量的训练集
  for i in range(m):
    # print (i);
    fileNameStr = trainingFileList[i]
    hwLabels.append(classnumCut(fileNameStr))
    trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
  return hwLabels,trainingMat
 
"""
描述：
  主函数，最终打印识别了多少个数字以及识别的错误率
参数：
  无
返回值：
  无
"""
def handwritingTest():
  """
  hwLabels,trainingMat 是标签和训练数据，
  hwLabels 是一个一维矩阵，代表每个文本对应的标签（即文本所代表的数字类型）
  trainingMat是一个多维矩阵，每一行都代表一个文本的数据，每行有1024个数字（0或1）
  """
  hwLabels,trainingMat = trainingDataSet() #构建训练集
  testFileList = listdir('testDigits') #获取测试集
  errorCount = 0.0    #错误数
  mTest = len(testFileList)    #测试集总样本数
  t1 = time.time()
  for i in range(mTest):
    fileNameStr = testFileList[i]
    classNumStr = classnumCut(fileNameStr)
    # img2vector返回一个文本对应的一维矩阵，1024个0或者1
    vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
    #调用knn算法进行测试
    classifierResult = classify(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
    # 打印测试出来的结果和真正的结果，看看是否匹配
    print ("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr))
    # 如果测试出来的值和原值不相等，errorCount+1
    if (classifierResult != classNumStr):
      errorCount += 1.0
  print("\nthe total number of tests is: %d" % mTest)   #输出测试总样本数
  print ("the total number of errors is: %d" % errorCount )  #输出测试错误样本数
  print ("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))) #输出错误率
  t2 = time.time()
  print ("Cost time: %.2fmin, %.4fs."%((t2-t1)//60,(t2-t1)%60) ) #测试耗时
 
"""
描述：
  指定handwritingTest（）为主函数
"""
if __name__ == "__main__":
 handwritingTest()