naive bayes代码实现（python版）

# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Fri Sep 02 14:36:44 2011

@author: Liping
“““

from __future__ import division
import numpy as np

class naive_bayes:
    def __init__（self）:
        “““ Constructor “““
        
    def read_data（selffilename）:
        fid = open（filename“r“）
        data = []
        d = []
        for line in fid.readlines（）:
            d.append（line.strip（））
        for d1 in d:
            data.append（d1.split（““））
        fid.close（）

        self.featureNames = data[0]
        self.featureNames = self.featureNames[:-1]####################
        data = data[1:]
        self.classes = []
        for d in range（len（data））:
            self.classes.append（data[d][-1]）
            data[d] = data[d][:-1]

        return dataself.classesself.featureNames 
 
    #Calculate the Prob. of class:cls
    def NB（selfTr_dataTr_classesTe_data）:
        cls_vals = []
        for aclass in Tr_classes:
            if  cls_vals.count（aclass）==0:
                 cls_vals.append（aclass） # Class names
        
        #calculate the probability for each class
        cnt = [0]*len（cls_vals）
        proba_cla = [0]*len（cls_vals）
        
        for i in range（len（cls_vals））:
            for aclass in Tr_classes:
                if  cls_vals[i] == aclass:
                     cnt[i] += 1 # The number of data for each class
            #sub_sum[i] = cnt[i]

            proba_cla[i] = float（cnt[i]/len（Tr_data））
 
        #return cls_valscntproba_cla
        
    #Calculate the Prob（attr|cls）
    #def PT（selfdataclasses）:
        num_uni_attr = []
        pro_uni_attr_cla = []
        vol_all_attr = []
        vol_uni_attr = []
        L = []
        
        vol_all_attr = np.array（Tr_data）.T

        for i in range（len（vol_all_attr））:
            a = np.unique（vol_all_attr[i]）
            vol_uni_attr.append（a） # The unique values of each feature
        
        ‘‘‘define the pro_uni_attr_cla: The probabilites of diffirent values of each attribute for diffirent classes  ‘‘‘  
        ‘‘‘this is very important!!!!!!! How to dynamic create a multi-dimensional array!‘‘‘
        x = len（cls_vals）
        y = len（vol_uni_attr）
        pro_uni_attr_cla = [[None]*y for _ in