直入正题，直接看代码：
这是一段判断是不是藏话的代码
import numpy as np# 数据采集（定义函数加载数据集）def load_dataset():sent_list = [['my', 'name', 'is', 'Devin'], ['you', 'are', 'stupid'], ['my', 'boyfriend', 'is', 'SB'], ['you', 'looks', 'very', 'smart', 'I', 'like', 'you', 'very', 'much']]class_vec = [-1, 1, 1, -1]# -1代表不粗鲁，1代表粗鲁return sent_list, class_vec# 数据预处理（创建一个包含数据集中所有单词的词汇表，词汇表中包含所有唯一的单词）def create_vocab_list(dataset):vocab_set = set([])for doc in dataset:vocab_set = vocab_set | set(doc)return list(vocab_set)# 将每一段文字进行离散化，即进行空间向量化def set_of_words2vec(vocab_list, input_set):return_vec = [0] * len(vocab_list)for word in input_set:if word in vocab_list:return_vec[vocab_list.index(word)] = 1# 如果该单词在词汇表中出现，则将 return_vec 中对应位置的值设为 1。return return_vec# 建模与分析def trainNB(train_matrix, train_catagory):num_train_docs = len(train_matrix)num_words = len(train_matrix[0])pos_num = 0for i in train_catagory:if i == 1:pos_num += 1pAbusive = pos_num / float(num_train_docs)p0_num = np.ones(num_words)# 使用 NumPy 库创建了一个长度为 num_words 的一维数组 p0_num，并将数组中的所有元素初始化为 1。p1_num = np.ones(num_words)p0_demon = 2.0# 当某个特征在某个类别下从未出现时，使用 Laplace 平滑会将该特征的出现次数初始化为一个小的正数（通常是 1），并将分母加上特征总数乘以一个小的正数（通常是特征的种类数），从而使得概率值不会变成零。p1_demon = 2.0for i in range(num_train_docs):if train_catagory[i] == 1:p1_num += train_matrix[i]# p1_num=[1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0]p1_demon += sum(train_matrix[i])# 样本中在类标签为1的单词出现的总次数p1_demon=7else:p0_num += train_matrix[i]# p0_num=[1,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0]p0_demon += sum(train_matrix[i])# 样本中在类标签为0的单词出现总次数p0_demon=4p1_vect = np.log(p1_num / p1_demon)# 举证p1_num和p0_num分别除以p1_demon和p0_demon即可以得到各自的条件概率p0_vect = np.log(p0_num / p0_demon)# 使用了 NumPy 的 np.log() 函数来计算条件概率,避免数值溢出return p0_vect, p1_vect, pAbusive# p1_vect表示正样本条件下的各单词的出现的概率，即条件概率 p(xi|y=yes)# 同理，p0_vect表示负样本条件下的各单词的出现的概率，即条件概率 p(xi|y=no)# 计算概率比较大小# vec2classify: 待分类的特征向量p0_vec: 类别 0 下各个特征的条件概率向量p1_vec: 类别 1 下各个特征的条件概率向量pClass1: 类别 1 的先验概率def classifyNB(vec2classify, p0_vec, p1_vec, pClass1):p1 = sum(vec2classify * p1_vec) + np.log(pClass1)# 在类别 1 下的概率p0 = sum(vec2classify * p0_vec) + np.log(1.0 - pClass1)# 在类别 0 下的概率if p1 > p0:return 1elif p0 > p1:return -1else:return 0# 加载数据集list_sents, list_classes = load_dataset()# 创建词汇表my_vocab_list = create_vocab_list(list_sents)# 将每一段文字进行离散化，即进行空间向量化train_mat = []for sent_in_doc in list_sents:train_mat.append(set_of_words2vec(my_vocab_list, sent_in_doc))# 训练朴素贝叶斯p0V, p1V, pAb = trainNB(train_mat, list_classes)# 测试语句test_entry = ['I', 'like', 'you']print("利用朴素贝叶斯测试语句“I like you”是粗鲁还是不粗鲁：")print("1代表粗鲁，-1代表不粗鲁")print("结果为：")print(classifyNB(np.array(set_of_words2vec(my_vocab_list, test_entry)), p0V, p1V, pAb))# 使用 numpy 数组可以高效地进行元素级别的操作，例如计算两个向量的点积、元素相乘等。代码来源