# # kNN 分类算法a = np.array([[1,1],[1.2,1.5],[0.3,0.4],[0.2,0.5]])　　　　　　　　#构造样本数据labels = ['A','A','B','B']# print(a.shape[0])                 # 行数  shape(1)表示列数diffMat = np.tile (np.array([[1.5,1.2]]),(a.shape[0],1)) - a        #tile（被重复数据，（重复几行，每行重复几次））#   diffMat# [[ 0.5  0.2]#  [ 0.3 -0.3]#  [ 1.2  0.8]#  [ 1.3  0.7]]a = diffMat ** 2#       a# [[0.25 0.04]#  [0.09 0.09]#  [1.44 0.64]#  [1.69 0.49]]distence = a.sum(axis=1)           # 1表示行  0表示列#       distence# [0.29 0.18 2.08 2.18]dis_sort = distence.argsort()#  dis_sort# [1 0 2 3]k = 3classcount = {}for i in range(0,len(dis_sort)):    if i>=k:        break    if dis_sort[i] <= k + 1:        classcount[labels[i]] = classcount.get(labels[i],0)+1        #                   classcount#                  {'A': 2, 'B': 1}