def getTestWords(self, testDict, spamDict, normDict, normFilelen, spamFilelen): wordProbList = {} for word, num in testDict.items(): if word in spamDict.keys() and word in normDict.keys(): # 该文件中包含词个数 pw_s = spamDict[word] / spamFilelen pw_n = normDict[word] / normFilelen ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word in spamDict.keys() and word not in normDict.keys(): pw_s = spamDict[word] / spamFilelen pw_n = 0.01 ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word not in spamDict.keys() and word in normDict.keys(): pw_s = 0.01 pw_n = normDict[word] / normFilelen ps_w = pw_s / (pw_s + pw_n) wordProbList.setdefault(word, ps_w) if word not in spamDict.keys() and word not in normDict.keys(): # 若该词不在脏词词典中,概率设为0.4 wordProbList.setdefault(word, 0.4) sorted(wordProbList.items(), key=lambda d: d[1], reverse=True)[0:15] return (wordProbList)的含义
时间: 2023-12-22 11:06:30 浏览: 28
这段代码实现的是一个简单的垃圾邮件分类器,输入参数包括测试文本中出现的词的字典、脏词词典、正常词典、正常文本的总词数和脏词文本的总词数。该函数会根据贝叶斯算法计算每个词在垃圾邮件中出现的概率,然后将所有词的概率按从大到小的顺序排列,并返回前15个概率最高的词及其概率。如果某个词不在脏词词典或正常词典中,则默认将其概率设为0.4。
相关问题
# spam类对象 spam = SpamEmailBayes() # 保存词频的词典 spamDict = {} normDict = {} testDict = {} # 保存每封邮件中出现的词 wordsList = [] wordsDict = {} # 保存预测结果,key为文件名,值为预测类别 testResult = {}的含义
这段代码中,首先创建了一个名为 SpamEmailBayes 的类对象 spam,该类用于实现垃圾邮件分类。接着定义了三个词频的词典:spamDict、normDict和testDict,分别用于保存训练样本中垃圾邮件、正常邮件和测试样本中的词频信息。然后定义了两个变量 wordsList 和 wordsDict,用于保存每封邮件中出现的词以及它们的词频信息。最后,定义了一个字典 testResult,用于保存预测结果,其中 key 为文件名,值为预测类别。
python h5py
h5py是一个用于在Python中读写HDF5格式文件的库。通过使用h5py,您可以创建、读取和修改HDF5文件,其中包含多种数据类型,包括数组、字符串等。
在使用h5py创建文件时,您可以使用以下代码创建一个h5py文件:
```python
import h5py
f = h5py.File("myh5py.hdf5", "w")
```
要读取h5py文件中的数据,您可以使用以下代码:
```python
import h5py
f = h5py.File("myh5py.hdf5", "r")
dataset = f["dataset_name"][:]
```
在上述代码中,您需要将"dataset_name"替换为实际的数据集名称,[:]表示取出全部数据。
对于存储字符串数据,您可以使用特殊的数据类型来确定存储字符串的方式。在Python 3中,可以使用`vlen = str`来表示字符串数据类型,而在Python 2中,可以使用`vlen = unicode`来表示。以下是存储字符串的示例代码:
```python
import h5py
import numpy as np
dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
data = np.array([['123'],['456']])
with h5py.File('testdict.h5', 'w') as f:
ds = f.create_dataset('test_dict', data.shape, dtype=dt)
ds[:] = data
```
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