最近使用kmeans做一个二维数据点的聚类，发现网上的代码，要么是自己写的，各种报错，连个txt文件都读取出错，当然这里不排除可能有python版本的原因，要么是sklearn进行调包的，当然这一点，也可以去网上找到一堆例子，但是很少讲很详细的，能够拿来即用的。本文便是使用网上某博客的代码，是手写的，但是会报这个错
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'map' and 'map'，以及对应的解决办法。
TypeError: unsupported operand type(s) for -: ‘map’ and ‘map’
书中源代码如下：
from numpy import * def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = map(float, curLine) dataMat.append(fltLine) return dataMat def distEclud(vecA, vecB): return sqrt(sum(power(vecA - vecB, 2))) def randCent(dataSet, k): n = shape(dataSet)[1] centroids = mat(zeros((k, n))) for j in range(n): minJ = min(dataSet[:, j]) rangeJ = float(max(dataSet[:, j]) - minJ) centroids[:, j] = minJ + rangeJ * random.rand(k, 1) return centroids按照书中敲入代码kmeans.randCent(dataSet, 2)出现错误如下：
TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'map' and 'map'即rangeJ = float(max(dataSet[:, j]) - minJ)相减的是两个map类型的数据，经过查找，发现fltLine = map(float, curLine)在python2中返回的是一个list类型数据，而在python3中该语句返回的是一个map类型的数据。
因此，我们只需要将该语句改为fltLine = list(map(float, curLine)),错误就解决啦。
还可能报另外一种错：ValueError: could not convert string to float
错误：
ValueError: could not convert string to float
出错的地方为：
month_diff = int(float(date_consumed[-6:-4])) - int(float(date_received[-6:-4])),这一句包含在函数get_time_diff中
我的目的是提取两个时间字符串里面的月份，然后计算月份差
出错的原因：
date_consumed或者date_received中含有空的字符串，
改正方式：
我在这里本意是将date_consumed和date_received中空的字符串去除，但是后来将这两个打印出来发现它们为空时用'nan'来表示了
frame = pd.Series(list(map(lambda x, y, z: 1. if x != 'null' and y != 'null' and z != 'null'and get_time_diff(z, y) <= 15 else 0., df[coupon_label], df[date_consumed_label], df[date_received_label])))
最终我将上面这句改成下面这句：
frame = pd.Series(list(map(lambda x, y, z: 1. if x != 'nan' and y != 'nan' and z != 'nan'and get_time_diff(z, y) <= 15 else 0., df[coupon_label], df[date_consumed_label], df[date_received_label])))
程序正常运行了！
更多参考：
https://blog.csdn.net/wb453178064/article/details/53535518
来源：51CTO
作者：edward_zcl
链接：https://blog.csdn.net/edward_zcl/article/details/101384781