深入解析python版SVM源码系列（一）——添加数据库和绘制效果图

淡淡的烟草味﹌ 2022-08-07 07:44 135阅读 0赞

这部分的代码是python版实现SVM分类器的源码，采集于《Machine Learning in Action》的作者公布代码。本文的工作就是深入解析为什么这样实现SVM，以及其中涉及到的python函数。  
这部分的源码如下：

'''
    Created on Nov 22, 2010
    
    @author: Peter
    '''
    from numpy import *
    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.patches import Circle
    
    xcord0 = []
    ycord0 = []
    xcord1 = []
    ycord1 = []
    markers =[]
    colors =[]
    fr = open('testSet.txt')#this file was generated by 2normalGen.py
    for line in fr.readlines():  # 按行读取文件
        lineSplit = line.strip().split('\t')  # 划分，使用字符串中的split()和strip()函数，它们经常在一起出现，注意：划分之后是list形式
        xPt = float(lineSplit[0])  # the first feature
        yPt = float(lineSplit[1])  # the second feature
        label = int(lineSplit[2])  # the target label 
        if (label == -1):  # the first class
            xcord0.append(xPt)  # 注意list类型有append()函数，数据的第一维特征
            ycord0.append(yPt)  # 数据的第二维特征
        else:
            xcord1.append(xPt)
            ycord1.append(yPt)
    
    fr.close()  # 关闭文件，其中的数据都已经copy到list中了
    fig = plt.figure()  # 句柄取出来
    ax = fig.add_subplot(111)  # 定义只有一个视图
    ax.scatter(xcord0,ycord0, marker='s', s=90)  # 散点图，负类用正方形
    ax.scatter(xcord1,ycord1, marker='o', s=50, c='red')  # 正类用圆形
    plt.title('Support Vectors Circled')  # 名称
    #下面的circle圈出了SVM中的支持向量
    circle = Circle((4.6581910000000004, 3.507396), 0.5, facecolor='none', edgecolor=(0,0.8,0.8), linewidth=3, alpha=0.5)
    ax.add_patch(circle)
    circle = Circle((3.4570959999999999, -0.082215999999999997), 0.5, facecolor='none', edgecolor=(0,0.8,0.8), linewidth=3, alpha=0.5)
    ax.add_patch(circle)
    circle = Circle((6.0805730000000002, 0.41888599999999998), 0.5, facecolor='none', edgecolor=(0,0.8,0.8), linewidth=3, alpha=0.5)
    ax.add_patch(circle)
    #plt.plot([2.3,8.5], [-6,6]) #seperating hyperplane
    b = -3.75567; w0=0.8065; w1=-0.2761
    x = arange(-2.0, 12.0, 0.1)  # 从-2到12，中间间隔0.1，现在一般用range
    y = (-w0*x - b)/w1
    ax.plot(x,y)  # plot函数的输入也是两个list：x and y
    ax.axis([-2,12,-8,6])  # 定义界面大小
    plt.show()  # 最后展示效果，而图像的内容要在ax上面操作，最后才会plt.show()，这一点和MATLAB有区别

其中有下面几个点需要留意：

1.  **文件按行读取**  
    先open一个文件给file, 然后for line in file.readlines()按行读取，处理之后，需要file.close()
2.  **list的append**  
    增加一个元素用append，增加一个list用extended。  
    [append和extend区别][append_extend]
3.  **figure的绘制方式**  
    python中绘图的方法。  
    首先：

import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt

然后：

fig = plt.figure()  # 句柄取出来
    ax = fig.add_subplot(111)  # 定义只有一个视图，也可以多个视图

接着：  
ax.plot()，ax.scatter()，ax.axis()都要在ax上面操作。

[append_extend]: http://blog.csdn.net/puqutogether/article/details/44560141