def calculate_sentiment(words): sentiment = 0 count = 0 negation = False for i, word in enumerate(words): if word in negative_words: negation = not negation if word in degree_words: degree = degree_words[word] if i > 0 and words[i-1] in ['不', '没', '非常', '十分', '极其', '太', '特别', '超级', '尤其', '相当', '异常', '略微']: degree = -degree else: degree = 1 if word in sentiment_dict: if negation: sentiment -= sentiment_dict[word] * degree else: sentiment += sentiment_dict[word] * degree count += degree if count == 0: return 0 else: return sentiment / count请告诉我这段代码如何进行计算情感得分的

这段代码是一个简单的情感分析算法，用于计算一段文字的情感得分。算法首先会遍历文字中的每个词语，如果词语是消极情感词，则将negation标记为True；如果词语是程度副词，则根据前一个词语是否为否定词来确定程度的正负；如果词语是情感词，则根据negation标记和程度副词的程度值来计算情感得分。计算完所有词语的情感得分后，算法将情感得分的总和除以程度副词的数量得到最终的情感得分。

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def calculate_nonlinearity(s_box, n, m): max_diff = 2**(n-1) max_val = 2**(m-1) nonlinearity = max_val for a in range(1, max_diff): for b in range(max_val): count = 0 for x in range(2**n): if calculate_function_value(s_box, x) ^ calculate_function_value(s_box, x ^ a) == b: count += 1 if abs(2*count - 2**(n-1)) < nonlinearity: nonlinearity = abs(2*count - 2**(n-1)) return nonlinearity每句代码含义

这段代码实现了计算 S-盒的非线性度的功能。下面是每句代码的含义：

- `def calculate_nonlinearity(s_box, n, m):`：定义一个名为 `calculate_nonlinearity` 的函数，该函数接受三个参数 `s_box`、`n` 和 `m`。
- `max_diff = 2**(n-1)`：计算最大差分值，即 $2^{n-1}$。
- `max_val = 2**(m-1)`：计算最大输出值，即 $2^{m-1}$。
- `nonlinearity = max_val`：初始化非线性度为最大输出值。
- `for a in range(1, max_diff):`：遍历差分值 $a$，范围为 $[1, 2^{n-1})$。
- `for b in range(max_val):`：遍历输出值 $b$，范围为 $[0, 2^{m-1})$。
- `count = 0`：初始化计数器为 0。
- `for x in range(2**n):`：遍历输入值 $x$，范围为 $[0, 2^n)$。
- `if calculate_function_value(s_box, x) ^ calculate_function_value(s_box, x ^ a) == b:`：判断 $f(x) \oplus f(x \oplus a) = b$ 是否成立，其中 $f(x)$ 表示 S-盒在输入 $x$ 时的输出，$\oplus$ 表示异或运算。
- `count += 1`：如果成立，则计数器加 1。
- `if abs(2*count - 2**(n-1)) < nonlinearity:`：如果当前计数器统计的差分分布的绝对值小于当前的非线性度，则更新非线性度为当前统计的差分分布的绝对值。
- `return nonlinearity`：返回计算得到的非线性度。

def calculate_fowlkes_mallows(y_true, y_pred): tp = 0 fp = 0 fn = 0 for i in range(len(y_true)): for j in range(i + 1, len(y_true)): if y_true[i] == y_true[j] and y_pred[i] == y_pred[j]: tp += 1 elif y_true[i] != y_true[j] and y_pred[i] == y_pred[j]: fp += 1 elif y_true[i] == y_true[j] and y_pred[i] != y_pred[j]: fn += 1 fm = ((tp / (tp + fp)) * (tp / (tp + fn))) ** 0.5 return fm 以上代码中为什么要遍历标签列表

在Fowlkes-Mallows指数中，需要比较每对样本之间的真实标签和预测标签，来计算真阳性、假阳性、假阴性的数量。在这个函数中，遍历标签列表可以将所有可能的样本对找出来，然后逐一比较它们的真实标签和预测标签，从而计算出真阳性、假阳性、假阴性的数量，最终用这些数值来计算Fowlkes-Mallows指数。