def classifyNB(vec2Classify, p0Vec, p1Vec, pClass1): p1 = sum(vec2Classify * p1Vec) + np.log(pClass1) p0 = sum(vec2Classify * p0Vec) + np.log(1.0 - pClass1) if p1 > p0: return 1 else: return 0

这段代码实现了朴素贝叶斯分类器的分类函数。该函数接受以下参数：

- `vec2Classify`: 要分类的特征向量，表示待分类的邮件。通常是经过预处理和特征提取后的向量表示。
- `p0Vec`: 类别为非垃圾邮件的词条概率向量，即训练集中每个词条在非垃圾邮件中出现的概率。
- `p1Vec`: 类别为垃圾邮件的词条概率向量，即训练集中每个词条在垃圾邮件中出现的概率。
- `pClass1`: 类别为垃圾邮件的先验概率，即训练集中垃圾邮件的比例。

函数首先计算待分类邮件属于垃圾邮件类别的概率 `p1`。这里通过将待分类邮件的特征向量与垃圾邮件词条概率向量相乘，再加上 `pClass1` 的对数来计算。对数用于避免小数乘积的下溢出。

同样地，函数计算待分类邮件属于非垃圾邮件类别的概率 `p0`。这里将待分类邮件的特征向量与非垃圾邮件词条概率向量相乘，再加上 `(1.0 - pClass1)` 的对数。

最后，函数比较 `p1` 和 `p0` 的大小，若 `p1` 大于 `p0`，则认为待分类邮件属于垃圾邮件类别，返回标签 `1`。否则，返回标签 `0`，表示待分类邮件属于非垃圾邮件类别。

这是一个简单的朴素贝叶斯分类器的分类函数实现，用于将待分类邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件两类。