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python中knn函数 pythonknn算法

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新手学习PYTHON中KNN算法的手写识别出现问题 求助参考了其他博主的代码 想试着运行 然后去理解 。结果一直报错，希望大神帮帮忙 。
import numpy as np
import os
import kNN
def img2vector(filename):
"""函数将以文本格式出现的32*32的0-1图片，转变成一维特征数组，返回一维数组
Keyword argument:
filename -- 文本格式的图片文件
"""
imgvect = np.zeros((1, 1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
linestr = fr.readline()
for j in range(32):
imgvect[0, 32*i + j] = int(linestr[j])
return imgvect
def handwriteClassfiy(testfile, trainfile, k):
"""函数将trainfile中的文本图片转换成样本特征集和样本类型集，用testfile中的测试样本测试，无返回值
Keyword argument:
testfile -- 测试图片目录
trainfile -- 样本图片目录
"""
trainFileList = os.listdir(trainfile)
trainFileSize = len(trainFileList)
labels = []
trainDataSet = np.zeros((trainFileSize, 1024))
for i in range(trainFileSize):
filenameStr = trainFileList[i]
digitnameStr = filenameStr.split('.')[0]
digitLabels = digitnameStr.split('_')[0]
labels.append(digitLabels)
trainDataSet[i, :] = img2vector(trainfile + '/' + filenameStr)
testFileList = os.listdir(testfile)
testNumber = len(testFileList)
errorcount = 0.0
for testname in testFileList:
testdigit = img2vector(testfile + '/' + testname)
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
testStr = testname.split('.')[0]
testDigitLabel = testStr.split('_')[0]
if classifyresult != testDigitLabel:
errorcount += 1.0
#print('this test real digit is：%s, and the result is: %s' % (testDigitLabel, classifyresult))
print('k = %d, errorRatio is: %f' % (k, errorcount/float(testNumber)))
return
if __name__ == '__main__':
filename = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits/0_1.txt'
traindir= 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/trainingDigits'
testdir = 'C:/Users/lx/Desktop/MachineLearning-master/kNN/use Python and NumPy/testDigits'
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
错误提示Traceback (most recent call last):
File "kNN.py", line 56, in module
handwriteClassfiy(testdir, traindir, 3)
File "kNN.py", line 43, in handwriteClassfiy
classifyresult = kNN.classfiy(testdigit, trainDataSet, labels, k)
AttributeError: module 'kNN' has no attribute 'classfiy'
你这个文件是不是就叫 kNN.py ？如果是的话那你这个里面根本就没有 classfiy 这个属性，当然会报错 。
另外 ， import kNN 是 import 自己？
简单数字识别(knn算法)knn算法，即k-NearestNeighbor，后面的nn意思是最近邻的意思，前面的k是前k个的意思，就是找到前k个离得最近的元素
离得最近这个词具体实现有很多种，我使用的是欧式几何中的距离公式
二维中两点x(x1,y1),y(x2,y2)间距离公式为sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )
推广到n维就是
x(x1,x2, … ,xn),y(y1,y2, … ,yn)
sqrt [ ∑( x[i] - y[i] )^2 ] (i=1,2, … ,n)
knn算法是要计算距离的 ， 也就是数字之间的运算 ， 而图像是png ， jpg这种格式，并不是数字也不能直接参与运算，所以我们需要进行一下转换
如图所示一个数字8 ， 首先要确定的是这一步我做的是一个最简单的转换 ， 因为我假定背景和图之间是没有杂物的 ， 而且整个图只有一个数字（0-9）如果遇到其他情况，比如背景色不纯或者有其他干扰图像需要重新设计转换函数
接下来就是最简单的转换，将图片白色部分（背景）变0，有图像的部分变1 。转换后的大小要合适，太小会影响识别准确度，太大会增加计算量 。所以我用的是书上的32*32 ， 转换后结果如图所示

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