格拉姆角场 python代码

格拉姆角场是一个常用于文本分类和情感分析的机器学习算法，它可以将文本表示为一个向量，从而进行分类或者分析。其主要思想是将文本中的单词或者短语看作是特征，然后计算这些特征在文本中出现的频率或者权重，最终得到一个向量。

以下是一个简单的用Python实现格拉姆角场算法的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 定义训练数据和对应的标签
train_data = ['This is a good book', 'This is a bad book', 'You should buy it', 'I love this book']
train_labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'positive']

# 构建特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_data)

# 使用朴素贝叶斯分类器进行训练和预测
clf = MultinomialNB()
clf.fit(train_features, train_labels)

# 测试数据
test_data = ['This is a very good book', 'I do not like this book']
test_features = vectorizer.transform(test_data)
predicted_labels = clf.predict(test_features)

print(predicted_labels)

以上代码使用了Python中的scikit-learn库实现了格拉姆角场算法，其中CountVectorizer用于构建特征向量，MultinomialNB用于训练和预测分类器。在这个示例中，我们使用了四个训练样本和两个测试样本，分别对应着“positive”和“negative”的标签。