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import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
然后一个m x n 的矩阵，n为维度，这里设为x。
n_components = 12 是自己可以设的。
pca = PCA(n_components=12)
pca.fit(x)
PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=12, random_state=None,
svd_solver='auto', tol=0.0, whiten=False)
float_formatter = lambda x: "%.2f" % x
np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})
print 'explained variance ratio:'
print pca.explained_variance_ratio_
print 'cumulative sum:'
print pca.explained_variance_ratio_.cumsum()
ravel（）：将多维数组拉平（一维）。
flatten（）：将多维数组拉平，并拷贝一份。
squeeze（）：除去多维数组中，维数为1的维度，如315降维后3*5。
reshape（-1）：多维数组，拉平。
reshape（-1，5）：其中-1表示我们不用亲自去指定这一维度的大小，理解为n维。
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def dict_f(f): d={} for line in f: l = line.strip("\n").split(" ") d[l[0]] = l[1:] return ddef result(d_c,d_a,cookn): app,game,shoot,apply,function,iq=0,0,0,0,0,0 app = len(d_c[cookn]) for i in d_c[cookn]: for ii in d_a[i]: if (ii=="game"): game= game+1 elif(ii=="shoot"): shoot = shoot +1 elif(ii=="apply"): apply = apply +1 elif(ii=="function"): function = function +1 elif(ii=="iq"): iq = iq +1 else: pass return (app,game,shoot,apply,function,iq) f = open("cookie.txt","r+") #行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_c = dict_f(f) f1 = open("app.txt","r+")#行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_a = dict_f(f1)l_c = d_c.keys()l=[i for i in sorted(l_c) if(i!="") ]for i in l: print i+" "+"app=%d game=%d shoot=%d apply=%d function=%d iq=%d"%result(d_c,d_a,i)#print 可以改写输入到文件中