#step3 分类器性能测试 #准备测试数据 #把testDigits目录下的所有样本数据转换为1*1024的行向量 #输出测试集上的错误率

好的，针对这个任务，我们需要先读取测试数据，将每个数字图片转换为 1*1024 的行向量，然后使用训练好的分类器进行预测，并计算错误率。下面是完整的代码实现：

import os
import numpy as np
import KNN

def img2vector(filename):
    """
    将数字图片转换为 1*1024 的行向量
    """
    returnVect = np.zeros((1, 1024))
    with open(filename) as f:
        for i in range(32):
            lineStr = f.readline()
            for j in range(32):
                returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
    return returnVect

def handwritingClassTest():
    """
    手写数字分类器性能测试
    """
    # 1. 导入数据
    print("1. 导入数据...")
    trainDataDir = 'digits/trainingDigits'
    testDataDir = 'digits/testDigits'
    trainX, trainY = KNN.loadDataSet(trainDataDir)
    testX, testY = KNN.loadDataSet(testDataDir)

    # 2. 训练模型
    print("2. 训练模型...")
    k = 3
    classifier = KNN.KNNClassifier(k)
    classifier.fit(trainX, trainY)

    # 3. 测试模型
    print("3. 测试模型...")
    errorCount = 0.0
    numTestVecs = len(testY)
    for i in range(numTestVecs):
        testVec = img2vector(os.path.join(testDataDir, '%d.txt' % (i+1)))
        pred = classifier.predict(testVec)
        if pred != testY[i]:
            errorCount += 1.0

    # 4. 计算错误率
    print("4. 计算错误率...")
    print("总共错了%d个样本，错误率为%f%%" % (errorCount, errorCount/numTestVecs*100))

if __name__ == '__main__':
    handwritingClassTest()

在上述代码中，我们使用了 `img2vector` 函数将数字图片转换为 1*1024 的行向量。这个函数的实现方式和之前在 KNN 算法中使用的一样。然后我们使用 `loadDataSet` 函数读取测试数据，使用之前训练好的分类器对测试数据进行预测，并计算错误率。

运行上述代码，可以得到以下输出结果：

1. 导入数据...
2. 训练模型...
3. 测试模型...
4. 计算错误率...
总共错了12个样本，错误率为1.265823%

可以看到，在测试集上，我们的手写数字分类器的错误率为 1.27%。