knn的R和python实现（1）

今天学习了一篇关于knn的文章，现将R和Python版本实现如下

part1 :加载数据及其可视化

python版本

import numpy as np

import pandas as pd

#设置路径

import os

os.chdir('D:\\MSG\\python\\20171211')

#[1,2]*100,这种显示是[1,2,1,2,1,2...]

aa=pd.DataFrame(np.repeat([0,1],100))

#读取csv文件去除抬头,若没有此参数会把第一行数据当成header

data=pd.read_csv('mixtureSimData.csv',header=None)

df_1,df_2=data[:200],data[200:]

df_2=df_2.reset_index(drop=True)

data1=pd.concat([df_1,df_2,aa],axis=1)

data1.columns = ['X1', 'X2','Y']

data1.plot.scatter('X1', 'X2', c='Y', colormap='jet')

#R版本

#aes 前面是x,后面是Y

#aes(x = mpg, y = wt)

setwd('D:/MSG/python/20171211')

data

train

require(ggplot2)

#R版本画图就像photoshop,每画一部分就增添一个图层

g

明天见下节