In [1]:

    

import numpy as np


    

In [2]:

    

import kNN


    

In [3]:

    

dataSet, labels = kNN.createBasicDataSet()


    

In [4]:

    

dataSet


    

    
Out[4]:





array([[ 1. ,  1.1],
       [ 1. ,  1. ],
       [ 0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.1]])

In [5]:

    

labels


    

    
Out[5]:





['A', 'A', 'B', 'B']

In [6]:

    

kNN.classify0(np.array([1, 2]), dataSet, labels, 3)


    

    
Out[6]:





'A'

In [7]:

    

kNN.euclideanDistances(np.array([2, 2]),dataSet)


    

    
Out[7]:





array([ 1.3453624 ,  1.41421356,  2.82842712,  2.75862284])

In [8]:

    

import math
math.sqrt(1 + 0.9**2)


    

    
Out[8]:





1.3453624047073711

In [10]:

    

b = np.array(list(range(10)))


    

In [11]:

    

b


    

    
Out[11]:





array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [14]:

    

b[0:1]


    

    
Out[14]:





array([0])

In [ ]: