class Perceptron(object):
    def __init__(self, input_num, activator_fun):
        self.activator = activator_fun
        self.weights = [0.0] * input_num
        self.bias = 0.0
        print("initial weight:{0}, bias:{1}".format(self.weights, self.bias))

    def __str__(self):
        '''
        打印学习到的权重、偏置项
        '''
        return 'weights: {0}   ' \
               'bias: {1}\n'.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sum求和
        zipped = list(zip(input_vec, self.weights))
        sum_total = sum(list(map(lambda x_y: x_y[0] * x_y[1], zipped)))
        return self.activator(sum_total + self.bias)

    def train(self, 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(input_vecs, labels, rate)

    def _one_iteration(self, 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 = list(zip(input_vecs, labels))
        # 对每个样本，按照感知器规则更新权重
        for (input_vec, label) in samples:
            # 计算感知器在当前权重下的输出
            output = self.predict(input_vec)
            # 更新权重
            self._update_weights(input_vec, output, label, rate)

    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
        print(input_vec, output, label, "rate", rate)
        delta = label - output
        self.weights = list(map(
            lambda x_w: rate * delta * x_w[0] + x_w[1],
            zip(input_vec, self.weights)))
        # 更新bias
        self.bias += rate * delta
        print(self.weights, self.bias, delta)


def f_active_function(x):
    '''
    定义激活函数f
    '''
    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
    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, 1, 1]
    return 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, f_active_function)
    # 训练，迭代10轮, 学习速率为0.1
    input_vecs, labels = get_training_dataset()
    p.train(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()
    print(and_perception)
    print("input value{0}, predict:{1}".format([0, 0], and_perception.predict([0, 0])))
    print(and_perception.predict([1, 0]))
    print(and_perception.predict([0, 1]))
    print(and_perception.predict([1, 1]))
