1. 距离计算，不要通过遍历每个样本来计算和指定样本距离，而是通过对于指定样本进行广播（复制）成为一个shape和全局一致后，再进行整体计算，这里的广播 / 复制采用的是tile函数来实现的：
2. numpy的排序函数argsort，这个函数可以默认按照冒泡排序进行排序；对于一维数组，正序排列正常传入数组即可返回np.argsort(x)；如果是逆序则是np.argsort(-x)；类似的对于二维数组，需要指定一下axis，如果0代表按照列进行排序，axis=1代表按照行进行排序；
3. 对于字典的排序，可以使用sorted函数，来进行排序；这里牵涉到python常见的排序函数：
1）python内置的sort函数，这个函数特点就是没有返回值，原始数组将会被改变；
a = [2,5,1,3,0,1,8]
a.sort()
a
2）sorted函数，也是python内置函数，他不会改变原始数组内容；而是返回一个新的对象；其中有一个key参数，这个参数代表的是一个处理函数，一种是lamba，通过lamba匿名函数的模式来指定排序列：
s = [('a', 'zhangsan', 17), ('b', 'lisi', 23), ('c', 'lisi', 10)]
sorted(s, key=lambda x: x[2])
sorted(s, key=lambda x: x[0])
另外一个强大的排序模式就是operator，需要import operator之后才可以使用，在指定单列排序上其实和lambda是类似的，但是强大在于可以进行多级排序，类似于sql中groupby可以针对多个字段进行排序；
print(sorted(s, key=operator.itemgetter(2)))
print(sorted(s, key=operator.itemgetter(1,2)))
3）numpy.argsort，参见上一条介绍。
4. 对于tile函数，注意是numpy里面的函数，其第一个参数也是np.array；在手写体的判断实现中，我错误的传入了python原生的List类型，导致内存错误（MemoryError），开始的时候我以为是因为内存溢出，但是通过sys.getsizeof来查看发现python原生的List对象其实占用的空间更小；于是排查了一下，发现tile的函数接收的是“array_like"，即numpy里面的数组类型。
def knnClassifier2(sample, dataset, labels, knum):
rowsCount = len(dataset)
diff = tile(sample, (rowsCount, 1)) - dataset
diffSq = diff **2
diffSqSum = diffSq.sum(axis=1)
distance = diffSqSum ** 0.5
cls2count={}
sortedIndics=distance.argsort()
'''
for index in sortedIndics:
cls =labels[index]
cls2count[cls] = cls2count.get(cls, 0) + 1
'''
for index in range(knum):
cls = labels[sortedIndics[index]]
cls2count[cls] = cls2count.get(cls, 0) + 1
sortedCls2count = sorted(cls2count.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)
return sortedCls2count[0][0]