在学习《机器学习实战》的kmeans算法时，复刻示例10.4：对地图上的点进行聚类的代码时

首先出现报错TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple，报错地点：

 通过分析，发现是因为myCentroids为列表类型，而列表因为可以存放不同类型的数据，因此列表中每个元素的大小可以相同，也可以不同，也就不支持一次性读取一列，于是尝试将其转化为矩阵（mat(myCentroids)）

但是又出现报错：ValueError: matrix must be 2-dimensional

通过print(myCentroids)，发现其内容为：

[matrix([[-122.6982438,   45.5738448]]), matrix([[-122.57768158,   45.53263337]]), matrix([[-122.761804  ,   45.46639582]]), matrix([[-122.65348856,   45.49531689]]), matrix([[-122.49860291,   45.49496564]])]

和python出错 ValueError: matrix must be 2-dimensional_百度知道中情况一致

于是参考其解决办法

 myCentroids=list(map(lambda x: [int(x[0]), x[1]], [matrix.tolist(i)[0] for i in myCentroids]))
 myCentroids=mat(myCentroids)

 报错解决

（虽然不知道为啥）