#coding=UTF-8
import random
from numpy import *
 
#解析英文文本，并返回列表
def textParse(bigString):
 #将单词以空格划分
 listOfTokens = bigString.split()
 #去除单词长度小于2的无用单词
 return [tok.lower() for tok in listOfTokens if len(tok)>2]
 
#去列表中重复元素，并以列表形式返回
def createVocaList(dataSet):
 vocabSet = set({})
 #去重复元素，取并集
 for document in dataSet:
 vocabSet = vocabSet | set(document)
 return list(vocabSet)
 
#统计每一文档（或邮件）在单词表中出现的次数，并以列表形式返回
def setOfWordsToVec(vocabList,inputSet): 
 #创建0向量，其长度为单词量的总数
 returnVec = [0]*len(vocabList)
 #统计相应的词汇出现的数量
 for word in inputSet:
 if word in vocabList:
  returnVec[vocabList.index(word)] += 1
 return returnVec
 
#朴素贝叶斯分类器训练函数
def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): 
 #获取训练文档数
 numTrainDocs = len(trainMatrix)
 #获取每一行词汇的数量
 numWords = len(trainMatrix[0])
 #侮辱性概率(计算p(Ci))，计算垃圾邮件的比率
 pAbusive = sum(trainCategory)/float(numTrainDocs)
 #统计非垃圾邮件中各单词在词数列表中出现的总数（向量形式）
 p0Num = ones(numWords)
 #统计垃圾邮件中各单词在词数列表中出现的总数（向量形式）
 p1Num = ones(numWords)
 #统计非垃圾邮件总单词的总数（数值形式）
 p0Denom = 2.0
 #统计垃圾邮件总单词的总数（数值形式）
 p1Denom = 2.0
 for i in range(numTrainDocs):
 #如果是垃圾邮件
 if trainCategory[i] == 1:
  p1Num += trainMatrix[i]
  p1Denom +=sum(trainMatrix[i])
 #如果是非垃圾邮件
 else:
  p0Num += trainMatrix[i]
  p0Denom +=sum(trainMatrix[i])
 #计算每个单词在垃圾邮件出现的概率（向量形式）
 p1Vect = log(p1Num/p1Denom)
 #计算每个单词在非垃圾邮件出现的概率（向量形式）
 p0Vect = log(p0Num/p0Denom)  
 return p0Vect,p1Vect,pAbusive
#朴素贝叶斯分类函数
def classifyNB(vec2Classify,p0Vec,p1Vec,pClass1):
 p1 = sum(vec2Classify*p1Vec)+log(pClass1)
 p0 = sum(vec2Classify*p0Vec)+log(1.0 - pClass1)
 if p1 > p0:
 return 1
 else :
 return 0
#test
def spamtest():
 #导入并解析文本文件
 docList =[];classList=[];fullText = []
 for i in range(1,26):
 #读取第i篇垃圾文件，并以列表形式返回
 wordList = textParse(open('email/spam/{0}.txt'.format(i)).read())
 #转化成二维列表
 docList.append(wordList)
 #一维列表进行追加
 fullText.extend(wordList)
 #标记文档为垃圾文档
 classList.append(1)
 #读取第i篇非垃圾文件，并以列表形式返回
 wordList = textParse(open('email/ham/{0}.txt'.format(i)).read())
 #转化成二维列表
 docList.append(wordList)
 #一维列表进行追加
 fullText.extend(wordList)
 #标记文档为非垃圾文档
 classList.append(0)
 #去除重复的单词元素
 vocabList = createVocaList(docList)
 #训练集，选40篇doc
 trainingSet = [x for x in range(50)]
 #测试集，选10篇doc
 testSet = []
 #选出10篇doc作测试集
 for i in range(10):
 randIndex = int(random.uniform(0,len(trainingSet)))
 testSet.append(trainingSet[randIndex])
 del trainingSet[randIndex]
 trainMat = [];trainClasses=[]
 #选出40篇doc作训练集
 for docIndex in trainingSet:
 trainMat.append(setOfWordsToVec(vocabList, docList[docIndex]))
 trainClasses.append(classList[docIndex])
 p0V,p1V,pSpam = trainNB0(array(trainMat), array(trainClasses))
 #对测试集分类
 errorCount = 0
 for docIndex in testSet:
 wordVector = setOfWordsToVec(vocabList,docList[docIndex])
 if classifyNB(array(wordVector), p0V, p1V, pSpam)!=classList[docIndex]:
  errorCount+=1
 print("错误率为：{0}".format(float(errorCount)/len(testSet)))
spamtest()