python期末作品设计代码

Python期末项目的设计可以非常多样，取决于课程的具体要求和个人兴趣。下面是一个简单的示例，假设我们要做一个文本分析的小项目，比如情感分析：

# 导入所需库
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 数据预处理
def preprocess_text(text):
    return ' '.join(jieba.cut(text))

# 加载训练数据和标签
train_texts = ['我很喜欢这个电影', '这部电影真的很差劲']
train_labels = [1, 0]  # 1 表示正面情感，0 表示负面情感

# 文本向量化
vectorizer = CountVectorizer(preprocessor=preprocess_text)
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_texts)

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(train_vectors, train_labels)

# 示例：预测新文本情感
test_text = "我觉得这部剧一般般"
test_vector = vectorizer.transform([preprocess_text(test_text)])
predicted_sentiment = model.predict(test_vector)[0]

print(f"测试文本的情感倾向：{['正面', '负面'][predicted_sentiment]}")