在学习<机器学习实战>中，在logistic回归这一章节中，其中，遇到了一个问题
weights = wei.getA()
其中wei是一个矩阵
getA()是numpy的一个函数，numpy.matrix.getA
matrix.getA()
Return self as an ndarray object.
Equivalent to np.asarray(self)
Parameters: None
Returns: __ret_: ndarray
self as an ndarray
Examples
>>> x = np.matrix(np.arange(12).reshape((3,4))); x
matrix([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
>>> x.getA()
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
那么为什么我需要转换呢？
因为在 画出数据集合logistic回归最佳拟合直线的函数中
def plotBestFit(weights):
weights = weights.getA()
...
for i in range(n):
#分类
if int(labelMat[i]) == 1:
xcord1.append(dataArr[i, 1])
ycord1.append(dataArr[i, 2])
else:
xcord2.append(dataArr[i, 1])
ycord2.append(dataArr[i, 2])
在这个代码中。我们需要取出其中每一行每一列的值，
如果是矩阵的话，我们测试一下：
>>> b
matrix([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])
>>> b[1][1]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "D:\Python\lib\site-packages\numpy\matrixlib\defmatrix.py", line 284, in __getitem__
out = N.ndarray.__getitem__(self, index)
IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
>>>
>>> len(b[1])
1
>>> len(b[1][0])
1
可以发现我们取出矩阵的一行大小只有1，如果你使用b[1][1],b[1][2]之类的就会越界
当我们转为np.array类型时候，
>>> c
array([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])
>>> len(c[1])
4
>>> c[1][1]
2
>>>
可以看出。我们可以取出任何一个值
