print(listOPost)
print(Bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, listOPost[0]))
# Bayes.setOfWords2Vec()两个参数，第一个是字典词汇表，第二个是要测试的一个句子
# 该函数测试词汇表中的每一个词是否出现在这个被测试的句子中
print(Bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, listOPost[3]))
from numpy import *
trainMat = []
for postinDoc in listOPost: # listOPost为一个M*N的矩阵
print(postinDoc) # 每一行
trainMat.append(Bayes.setOfWords2Vec(myVocabList, postinDoc)) # 把每一行的每个词是否包含在字典中加入到trainMat中
print(trainMat)
p0V, p1V, pAb = Bayes.trainNB0(trainMat, listClasses)
print(p0V)
print(p1V)
print(pAb)
Bayes.testingNM()
# 邮件
import re # re 正则表达式
regEx = re.compile("\\W*") # 正则表达式
emailText = open("email/ham/6.txt").read()
listOfTokens = regEx.split(emailText)
print(listOfTokens)
Bayes.spamTest()
