Python中min()返回map对象引发运算错误的技术求助

嘿，我来帮你搞定这个坑！你遇到的问题其实是Python2和Python3中map()函数的行为差异导致的，这本书大概率是基于Python2编写的，所以示例代码在Python3里跑会出问题。

问题根源 #

在Python2中，map()会直接返回一个列表；但Python3里map()返回的是一个迭代器对象（也就是你看到的<map object at 0x000002130BF3E240>）。你的loadDataSet函数里应该是直接把这个map对象添加到了dataMat中，导致最终生成的矩阵里存的不是数值，而是迭代器对象——这就难怪你调用min(datMat[:,0])时拿到的是map对象，而非预期的数值了，后续减法运算自然会报类型不兼容的错误。

修复方案 #

只需要修改loadDataSet函数，把map()返回的迭代器转换成数值列表即可，有两种简单的方式：

方式1：把map对象转为列表

import numpy as np

def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        curLine = line.strip().split('\t')
        # 把map迭代器转成数值列表
        fltLine = list(map(float, curLine))
        dataMat.append(fltLine)
    # 转为numpy矩阵，确保是数值类型
    return np.mat(dataMat)

方式2：用列表推导式替代map（更直观）

import numpy as np

def loadDataSet(fileName):
    dataMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        curLine = line.strip().split('\t')
        # 直接用列表推导式生成数值列表
        fltLine = [float(x) for x in curLine]
        dataMat.append(fltLine)
    return np.mat(dataMat)

验证效果 #

修改后，再执行min(datMat[:,0])就会返回预期的matrix([[-5.379713]])，后续的rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)也能正常计算，不会再报TypeError啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nats De