python代码实现编程实现：朴素贝叶斯垃圾短信息分类。

下面是Python代码实现朴素贝叶斯垃圾短信息分类的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import re
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1')
data = data[['v1', 'v2']]
data.columns = ['label', 'message']

# 数据预处理
data['message'] = data['message'].apply(lambda x: re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', x))
data['message'] = data['message'].apply(lambda x: x.lower())

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['message'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
cv = CountVectorizer()
X_train_cv = cv.fit_transform(X_train)
X_test_cv = cv.transform(X_test)

# 朴素贝叶斯分类
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train_cv, y_train)
y_pred = nb.predict(X_test_cv)

# 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，代码使用了sklearn库中的MultinomialNB朴素贝叶斯分类器，同时使用了CountVectorizer将文本数据转换成向量形式。代码中使用了spam.csv数据集，可以根据实际情况修改数据集路径和数据预处理方式。