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from functools import reduce


class Perceptron(object):
	def __init__(self, input_num, activator):
		'''
		初始化感知器，设置输入参数的个数，以及激活函数。
		激活函数的类型为double -> double
		'''
		self.activator = activator
		# 权重向量初始化为0
		self.weights = list([0.0 for _ in range(input_num)])
		# 偏置项初始化为0
		self.bias = 0.0

	def __str__(self):
		'''
		打印学习到的权重、偏置项
		'''
		return 'weights:{0}\nbias:{1:7}'.format(self.weights, self.bias)

	def predict(self, input_vec):
		'''
		输入向量，输出感知器的计算结果
		'''
		# 把input_vec[x1,x2,x3...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
		# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
		# 然后利用map函数计算[x1*w1, x2*w2, x3*w3]
		# 最后利用reduce求和
		return self.activator(
			reduce(
				lambda a, b: a + b, 
				map(
					lambda x, w: x * w, 
					input_vec, 
					self.weights
				),
			 	0.0
			 ) + self.bias
		)

	def _update_weights(self, input_vec, output, label, rate):
		'''
		按照感知器规则更新权重
		'''
		# 把input_vec[x1,x2,x3,...]和weights[w1,w2,w3,...]打包在一起
		# 变成[(x1,w1),(x2,w2),(x3,w3),...]
		# 然后利用感知器规则更新权重
		delta = label - output
		self.weights = list(
			map(
				lambda x, w: w + rate * delta * x,
				input_vec,
				self.weights
			)
		)
		# 更新bias
		self.bias += rate * delta

	def _one_iteration(self, all_input_vecs, labels, rate):
		'''
		一次迭代，把所有的训练数据过一遍
		'''
		# 把输入和输出打包在一起，成为样本的列表[(input_vec, label), ...]
		# 而每个训练样本是(input_vec, label)
		samples = zip(all_input_vecs, labels)
		# 对每个样本，按照感知器规则更新权重
		for (input_vec, labels) in samples:
			#计算感知器在当前权重下的输出,此时的input_vec为单个的向量,例如：[1, 0]
			output = self.predict(input_vec)
			#更新权重
			self._update_weights(input_vec, output, labels, rate)

	def train(self, all_input_vecs, labels, iteration, rate):
		'''
		输入训练数据：一组向量、与每个向量对应的label:以及训练轮数、学习率
		'''
		for i in range(iteration):
			self._one_iteration(all_input_vecs, labels, rate)

def func(x):
	'''
	定义激活函数func
	'''
	return 1 if x > 0 else 0

def get_training_dataset():
	'''
	基于and真值表构建训练数据
	'''
	# 构建训练数据
	# 输入向量列表
	all_input_vecs = [[1,1], [0,0], [1,0], [0,1]]
	# 期望的输出列表，注意要与输入一一对应
	# [1,1] -> 1, [0,0] -> 0, [1,0] -> 0, [0,1] -> 0
	labels = [1, 0, 0, 0]
	return all_input_vecs, labels

def train_and_perceptron():
	'''
	使用and真值表训练感知器
	'''
	# 创建感知器，输入参数个数为2（因为and是二元函数），激活函数为f
	p = Perceptron(2, func)
	# 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
	all_input_vecs, labels = get_training_dataset()
	p.train(all_input_vecs, labels, 10, 0.1)
	#返回训练好的感知器
	return p

if __name__ == '__main__':
	# 训练and感知器
	and_perception = train_and_perceptron()
	# 打印训练获得的权重
	print(and_perception)
	# 测试
	print('1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1, 1]))
	print('0 and 0 = %d' % and_perception.predict([0, 0]))
	print('1 and 0 = %d' % and_perception.predict([1, 0]))
	print('0 and 1 = %d' % and_perception.predict([0, 1]))