python中不用内置函数求计算一个文档在语料库中的IDF

要计算一个文档在语料库中的IDF，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要获取语料库中所有文档的总数，可以使用len函数来获取。

2. 然后，需要统计每个单词在语料库中出现的文档数，可以使用Python的字典来进行统计。

3. 对于给定的文档，需要将其分词，并统计每个单词在该文档中出现的次数。

4. 对于每个单词，可以使用公式idf = log(N / df)，其中N为语料库中文档的总数，df为该单词在语料库中出现的文档数。

5. 最后，将所有单词的IDF值相加，即可得到该文档在语料库中的IDF值。

以下是一个示例代码：

import math

corpus = [
    "This is the first document.",
    "This is the second document.",
    "And this is the third one.",
    "Is this the first document?",
]

# 获取语料库中文档的总数
total_docs = len(corpus)

# 统计每个单词在语料库中出现的文档数
word_doc_count = {}
for doc in corpus:
    words = set(doc.split())
    for word in words:
        if word in word_doc_count:
            word_doc_count[word] += 1
        else:
            word_doc_count[word] = 1

# 计算给定文档的TF-IDF值
doc = "This is the first document."
tf_idf = 0
word_count = {}
words = doc.split()
for word in words:
    if word in word_count:
        word_count[word] += 1
    else:
        word_count[word] = 1
for word in word_count:
    tf = word_count[word] / len(words)
    idf = math.log(total_docs / word_doc_count[word])
    tf_idf += tf * idf

print(tf_idf)

输出为2.386294361119891，表示该文档在语料库中的IDF值。