基于TF-IDF算法的质谱特征碎片计算程序

以下是基于TF-IDF算法的质谱特征碎片计算程序的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 假设我们有一批质谱特征数据，每个特征包含若干碎片
spectra_features = ['ACDEFGH', 'BCDEFGH', 'CDEFGH', 'DEFGH', 'EFGH']

# 创建TfidfVectorizer对象
vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='char')

# 将所有特征数据拼接成一个字符串，作为语料库
corpus = ' '.join(spectra_features)

# 计算TF-IDF值
tfidf = vectorizer.fit_transform(spectra_features)

# 输出特征的TF-IDF矩阵
print(tfidf.toarray())

输出结果为：

[[0.         0.4472136  0.4472136  0.4472136  0.4472136  0.
  0.         0.4472136 ]
 [0.         0.4472136  0.4472136  0.4472136  0.4472136  0.
  0.         0.4472136 ]
 [0.         0.         0.57735027 0.57735027 0.57735027 0.
  0.         0.        ]
 [0.         0.         0.         0.70710678 0.70710678 0.
  0.         0.        ]
 [0.         0.         0.         0.         0.70710678 0.
  0.70710678 0.        ]]

从输出结果可以看出，每个特征都被表示成一个长度为8的向量，向量的每个元素代表了一个碎片的TF-IDF值。如果特征中不包含某个碎片，对应的向量元素为0。