python - 从不同文件调用变量时数组值存在差异 - python

Question

我在从不同文件调用变量时遇到了一个小问题。我有两个不同的文件 train_dataset.py 和 test_dataset.py。我运行来 self 的 IDE 的 train_dataset.py 文件并记下数组变量的值array_val 如下所示。

array([[ 0.08695652,  0.66459627,  0.08695652,  0.07453416,  0.07453416,
        ... 0.15217391]])

现在我打开 test_dataset.py 并导入 import train_dataset 并打印通过调用train_dataset.array_val来获取array_val的值，我看到一个非常不同的输出。输出如下。

    array([[  8.11594203e-01,   1.15942029e-01,   4.05797101e-01,
            ... 1.30434783e-01,   5.65217391e-01,   2.02898551e-01]])

请建议我如何消除它并说明差异的原因。

请找到我嵌入在 train_dataset.py 中的代码

no_of_clusters=9
cluster_centroids=[]
k_means=KMeans(n_clusters=no_of_clusters,n_init=14, max_iter=400)

k_means.fit(matrix_for_cluster)

labels=k_means.labels_
array_val=k_means.cluster_centers_

即matrix_for_cluster是一个numpy n维数组。

在我的test_dataset.py中我所做的就是

import train_dataset
print train_dataset.array_val

Answer 1

这可能是由于 k-means 算法的随机初始化造成的

• http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.KMeans.html

正如 @ali_m 在评论中很好地解释的那样，import train_dataset 行重新运行聚类，并且聚类中心实际上并未从您上次运行代码时保存。为此，您可以使用序列化数据

• http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.save.html
• http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.load.html#numpy.load