不过，在跑代码之前，还要对数据进行预处理。

江寒先从报名信息表中，将性别信息仍然“健在”的行挑出来，只保留序号、姓名和性别，另存为belxls。

这些记录一共9527条，大约占三万多条数据总数的30。

它们对应着9527张真彩色照片。

24位真彩色的图片，每个像素点在内存里，要占用3个字节的存储单元。

每张照片有210x120个像素，这样读入一张照片，需要的内存空间就是210x120x3=75600个byte。

952≈07g！

这个内存开销，还是比较容易接受的。

但是，“感知机”的算法，需要进行大量浮点乘法运算。

对每个像素的每个rgb分量都算一遍？

没那个必要，也太浪费时间。

所以，聪明的做法，是先把照片数据“压缩”一下。

江寒给“感知机”的代码，添加了一个loaddata函数，用来读取和处理照片数据。

在这个函数里，先定义一个二维的整形数组feature。

然后从belxls中读出序号、姓名信息，按照刚才建立的索引表，找到对应的照片文件。

下一步，将照片读取到内存中，读取的同时，将每个像素二值化。

具体做法是：色彩浓度在阈值以上的像素，取值为1，低于阈值就让它为0。

这样一来，原本的真彩色照片，就被转换成了黑白轮廓图。

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