import?numpy?as?npy
import?os
#P（B|A）=P（A|B）*P（A）/P（B）
class?Bayes:
????def?__init__（self）:
????????self.length=-1
????????self.labelrate=dict（）
????????self.vectorrate=dict（）
????def?fit（selfdataset:listlabels:list）:
????????if?len（dataset）!=len（labels）:
????????????raise?ValueError（“輸入測試數組和類別數組長度不一致“）
????????self.length=len（dataset[0]）#訓練數據特征值的長度
????????labelsnum=len（labels）?#類別的數量
????????norlabels=set（labels）?#不重復類別的數量
????????for?item?in?norlabels:
????????????self.labelrate[item]=labels.count（item）/labelsnum?#求當前類別占總類別的比例
????????for?vectorlabel?in?zip（datasetlabels）:
????????????if?label?not?in?self.vectorrate:
????????????????self.vectorrate[label]=[]
????????????self.vectorrate[label].append（vector）
????????print（“訓練結束“）
????????return?self
????def?btest（selftestdatalabelset）:
????????if?self.length==-1:
????????????raise?ValueError（“未開始訓練，先訓練“）
????????#計算testdata分別為各個類別的概率
????????lbDict=dict（）
????????for?thislb?in?labelset:
????????????p?=?1
????????????alllabel?=?self.labelrate[thislb]
????????????allvector?=?self.vectorrate[thislb]
????????????vnum=len（allvector）
????????????allvector=npy.array（allvector）.T
????????????for?index?in?range（0len（testdata））:
????????????????vector=list（allvector[index]）
????????????????p*=vector.count（testdata[index]）/vnum
????????????lbDict[thislb]=p?*?alllabel
????????thislbabel=sorted（lbDictkey=lambda?x:lbDict[x]reverse=True）[0]
????????return?thislbabel
#加載數據
def?datatoarray（fname）:
????arr=[]
????fh=open（fname）
????for?i?in?range（032）:
????????thisline=fh.readline（）
????????for?j?in?range（0??32）:
????????????arr.append（int（thisline[j]））
????return?arr
#建立一個函數取出labels
def?seplabel（fname）:
????filestr=fname.split（“.“）[0]
????label=int（filestr.split（“_“）[0]）
????return?label
#建立訓練數據
def?traindata（）:
????labels=[]
????trainfile=os.listdir（“./traindata“）
????num=len（trainfile）
????trainarr=npy.zeros（（num1024））
????for?i?in?range（num）:
????????thisfname=trainfile[i]
????????thislabel=seplabel（thisfname）
????????labels.append（thislabel）
????????trainarr[i]=datatoarray（“./traindata/“+thisfname）
????return?trainarrlabels
bys=Bayes（）
#訓練數據
train_datalabels=traindata（）
train_data=list（train_data）
bys.fit（train_datalabels）

#測試
thisdata=datatoarray（“./testdata/8_90.txt“）
labelsall=[0123456789]

#識別單個手寫體數字
#?test=bys.btest（thisdatalabelsall）
#?print（test）

#識別多個手寫體數字（批量處理）
testfile=os.listdir（“./testdata“）
num=len（testfile）
x=0
for?i?in?range（num）:
????thisfilename=testfile[i]
????thislabel=seplabel（thisfilename）
????thisdataarr=datatoarray（“./testdata/“+thisfilename）
????label=bys.btest（thisdataarrlabelsall）
????print（“測試數字是：“+str（thislabel）+“識別出來的數字是：“+str（label））
????if?label!=thislabel:
????????x+=1
????????print（“識別出錯“）
print（x）
print（“出錯率：“+str（x/num））

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????3161??2018-06-06?21:45??bayes_code.py
?????目錄???????????0??2018-05-29?16:15??testdata\
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_0.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_1.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_10.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_11.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_12.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_13.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_14.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_15.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_16.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_17.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_18.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_19.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_2.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_20.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_21.txt
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?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_25.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_26.txt
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?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_3.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_30.txt
?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_31.txt
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?????文件????????1088??2010-10-07?06:35??testdata\0_34.txt
............此處省略2852個文件信息