Homework1 for machine learning Li

今天开始把第一次编程练习了。代码及运行结果参见HW0-question1+2。
作业如下：

Question 1 矩陣運算

  • 讀取 matrixA.txt 和 matrixB.txt 矩陣
  • 進行矩陣乘法 - matrixA * matrixB， 將得到的矩陣數值，由小到大排序後輸出至ans_one.txt <\blockquote>

Question 2 基本圖片資料操作

  • 讀取 lena.png 與 lena_modified.png
  • 使用後者異於前者的部分產生相同格式的新圖檔 ans_two.png

准备工作

jupyter昨天配置好了，想到自己可能更习惯pycharm写程序就配置一下。开始想应该比较简单，setting设置一下就行，没想到出现了 "Environment location diretory is not empty "，当时没想明白问题在哪里，看到下面有一个 "Existing environment ",设置到虚拟环境DeepLearnningWu仍提示非空，突然想到应该选到编辑器也就是python版本而不是文件夹，果然里面有两个python.exe，选择了一个之后环境配置完成。

编程过程

问题一的解决

知识储备

问题一首先要解决的是python文件的读取，参考书如下，本书chap8。
[1] <python 编程快速上手——让繁琐工作自动化>，Ai Sweigart。
以下为学习过程：

  1. windows下文件路径用到斜杠 " \ "表示，因此路径里面会出现两个到斜杠，第一个用来转义。
  2. 创建文件名称的字符串用命令:
import os
os.path.join()

例如：

import os
os.path.join('usr','bin','spam')

输出结果为: 'usr\bin\spam'

扩展应用：将一个文件名列表中的名称，添加到文件夹名称的末尾。

myFiles = ['accounts.txt', 'details.csv', 'invite.docx']
for filename in myFiles:
    print(os.path.join('c:\\Users\\asweigart', filename))

显示结果:
c:\Users\asweigart\accounts.txt
c:\Users\asweigart\details.csv
c:\Users\asweigart\invite.docx

  1. 显示当前工作目录：
os.getcwd()

改变当前工作目录：

os.chdir()

例子：

os.getcwd()
os.chdir('C:\\daka\\machine-learning-Li\\NTU-Machine-learning\\NTU-Machine-learning\\homework\\HW0')
os.getcwd()

显示结果: 'C:\Users\Jianyu';
'C:\daka\machine-learning-Li\NTU-Machine-learning\NTU-Machine-learning\homework\HW0'
若要更改的当前工作目录不存在，python会报错。

  1. 绝对路径与相对路径
    绝对路径：从根文件开始的完整路径。
    相对路径：从当前工作路径开始。
    路径中可使用的特殊名称：
    '.' ：'这个目录'的缩写;
    '..' : 父文件夹。
  2. 创建新文件夹
    命令：
os.makedirs('文件夹的路径和名称')
  1. python处理文件、文件夹、文件路径的模块
    os.path模块
  2. 处理绝对路径和相对路径
    返回参数的绝对路径的字符串：
os.path.abspath(path)

例如：

os.path.abspath('.')

显示结果为：'C:\daka\machine-learning-Li\NTU-Machine-learning\NTU-Machine-learning\homework\HW0'(参见之前工作路径的设置，一致)
判断参数是否是绝对路径：

os.path.isabs()

例如：

os.path.abspath('..')
os.path.isabs('.')
os.path.isabs(os.path.abspath('.'))

显示结果为：False，True
查找第一个参数相对第二个参数的相对路径：

os.path.relpath('','')

例如：

os.path.relpath('C:\\daka\\machine-learning-Li','C:\\daka\\machine-learning-Li\\NTU-Machine-learning\\NTU-Machine-learning\\homework\\HW0')

结果显示为：'..\..\..\..'
返回参数的基本名称（最后一个斜杠后的内容）和目录名称（最后一个斜杠前的内容），同时调用基本名称与目录名称形成元组：

os.path.basename(path)
os.path.dirname(path)
os.path.split()

例如：

path = 'c:\\Windows\\System32\\calc.exe'
os.path.basename(path)
os.path.dirname(path)
os.path.split(path)

结果显示为：'calc.exe'，'c:\Windows\System32'，('c:\Windows\System32', 'calc.exe')

  1. 查看文件大小和文件夹内容
    查看文件的字节数：
os.path.getsize(path)

返回包含参数中每个文件的文件名字符串列表：

os.listdir(path)

注意：该函数在os模块而不是os.path模块。
例如：

os.path.getsize('C:\\daka\\machine-learning-Li\\NTU-Machine-learning\\NTU-Machine-learning\\homework\\HW0')
os.listdir('C:\\daka\\machine-learning-Li\\NTU-Machine-learning\\NTU-Machine-learning\\homework\\HW0')

结果显示为：0，
['01-Data', '02-Output', 'Q1.py', 'Q2.py', 'README.md']

  1. 检查路径有效性
    判断文件或文件夹是否存在
    判断是否是一个文件
    判断是否是一个文件夹
os.path.exists(path)
os.path.isfile(path)
os.path.isdir(path)
  1. 文件读写（纯文本文件，如txt，p等）
    基本三个步骤：
    1. 调用open()函数，打开文件返回一个File对象；
    2. 调用File对象的read()或write()方法，读取或写入文件；
    3. 调用File对象的close()方法，关闭该文件
    注意必须有第三步，下一次才能再打开该文件。
    open()默认是只读方法，如果想写入需要在open()方法内传入参数，'w'将写入内容覆盖原内容，'a'在原有内容末尾追加写入内容若open的文件不存在，'w'和'a'都会创建一个新的空文件。在写入时write()方法不会自动换行，需要自己添加换行符'\n'。
    例如：
baconFile = open('bacon.txt','w')
baconFile.write('Hello World!\n')
baconFile.close()
baconFile = open('bacon.txt','a')
baconFile.write('Bacon is not a vegetable.')
baconFile.close()
baconFile = open('bacon.txt')
content = baconFile.read()
baconFile.close()
print(content)
  1. Numpy 模块也可以读取存储文件将数据加载到Numpy数组中
np.loadtxt()
np.savetxt()
np.genfromtxt()     #面向结构化数组和缺失数据处理。
  1. 排序
    Numpy数组可以通过sort就地排序，np.sort()返回的是排序副本。

练习题编程

我的答案：

import numpy as np
matrixA = np.loadtxt('..\\01-Data\\matrixA.txt',delimiter=',').reshape(1,50)
matrixB = np.loadtxt('..\\01-Data\\matrixB.txt',delimiter=',')
result_matrix = np.dot(matrixA,matrixB)
result_matrix.sort()
# print(result_matrix)
np.savetxt("..\\01-Data\\resultQ1.txt", result_matrix, fmt = "%d",delimiter="\r\n")

给出的答案：

import numpy as np

matrixA = []
for i in open('..\\01-Data\\matrixA.txt'):
    row = [int(x) for x in i.split(",")]
    matrixA.append(row)

matrixB = []
for j in open('..\\01-Data\\matrixB.txt'):
    row = [int(x) for x in j.split(",")]
    matrixB.append(row)

matrixA = np.array(matrixA)
matrixB = np.array(matrixB)

ans = matrixA.dot(matrixB)
ans.sort(axis=1)

np.savetxt("..\\01-Data\\Q1_ans.txt", ans, fmt="%d", delimiter="\r\n")

问题2的解决

使用pillow操作图像

  1. 引入pillow的方法
    from PIL import Image
  2. 打开，保存图片
Image.open()
Image.save()
  1. 旋转图片
Image.rotate()

4.练习题2代码

from PIL import Image
from PIL import ImageChops
import os
os.chdir('C:\\daka\\machine-learning-Li\\NTU-Machine-learning\\NTU-Machine-learning\\homework\\HW0\\01-Data')
image1 = Image.open('lena.png')
# image1.rotate(180).save('lena_reverse.png')
image2 = Image.open('lena_modified.png')
new_image = ImageChops.difference(image1,image2)
new_image.show()
new_image.save('result_image.png')

给出的答案：

from PIL import Image

lena = Image.open("lena.png")
lena_modified = Image.open("lena_modified.png")

w, h = lena.size
for j in range(h):
    for i in range(w):
        if lena.getpixel((i, j)) == lena_modified.getpixel((i, j)):
            lena_modified.putpixel((i, j), 255)

lena_modified.show()
lena_modified.save("ans_two.png")
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