深入浅出python机器学习_5.1.2_朴素贝叶斯的简单应用

import numpy as npX=np.array([[0,1,0,1],[1,1,1,0],[0,1,1,0],[0,0,0,1],[0,1,1,0],[0,1,0,1],[1,0,0,1]])y=np.array([0,1,1,0,1,0,0])counts={}for label in np.unique(y):print('打印label:\n',label,'\n')counts[label]=X[y==label].sum(axis=0)print('打印y==label:\n',y==label,'\n')print('打印X[y==label]:\n',X[y==label],'\n')print('*'*50)print('打印X[ True,False,False,True,False,True,True ]:\n',X[ True ,False, False , True, False,  True , True],'\n')print('打印X[ [ True,False,False,True,False,True,True] ]:\n',X[ [True ,False, False , True, False,  True , True]],'\n')print('打印X[True] ]:\n',X[True],'\n')print('打印X[False] ]:\n',X[False],'\n')print('*'*50)# 打印计数结果
print('feature counts:\n{}'.format(counts))

打印label:0 打印y==label:[ True False False  True False  True  True] 打印X[y==label]:[[0 1 0 1][0 0 0 1][0 1 0 1][1 0 0 1]] **************************************************
打印label:1 打印y==label:[False  True  True False  True False False] 打印X[y==label]:[[1 1 1 0][0 1 1 0][0 1 1 0]] **************************************************
打印X[ True,False,False,True,False,True,True ]:[] 打印X[ [ True,False,False,True,False,True,True] ]:[[0 1 0 1][0 0 0 1][0 1 0 1][1 0 0 1]] 打印X[True] ]:[[[0 1 0 1][1 1 1 0][0 1 1 0][0 0 0 1][0 1 1 0][0 1 0 1][1 0 0 1]]] 打印X[False] ]:[] **************************************************
feature counts:
{0: array([1, 2, 0, 4]), 1: array([1, 3, 3, 0])}

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