在学习《机器学习实战》的kmeans算法时,复刻示例10.4:对地图上的点进行聚类的代码时
首先出现报错TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple,报错地点:
通过分析,发现是因为myCentroids为列表类型,而列表因为可以存放不同类型的数据,因此列表中每个元素的大小可以相同,也可以不同,也就不支持一次性读取一列,于是尝试将其转化为矩阵(mat(myCentroids))
但是又出现报错:ValueError: matrix must be 2-dimensional
通过print(myCentroids),发现其内容为:
[matrix([[-122.6982438, 45.5738448]]), matrix([[-122.57768158, 45.53263337]]), matrix([[-122.761804 , 45.46639582]]), matrix([[-122.65348856, 45.49531689]]), matrix([[-122.49860291, 45.49496564]])]
和python出错 ValueError: matrix must be 2-dimensional_百度知道中情况一致
于是参考其解决办法
myCentroids=list(map(lambda x: [int(x[0]), x[1]], [matrix.tolist(i)[0] for i in myCentroids])) myCentroids=mat(myCentroids)
报错解决
(虽然不知道为啥)