Python实现分类算法( 二 ) _分类数据

< len(conditions[i]):temp.append(gui.choicebox(msg=i, choices=conditions[i], title="请选择特征"))breakfor t in range(len(temp)):if temp[t] is None:raise NoneException("条件存在漏选，无法分析结果。")else:return temp
执行流程
选取文件
【Python实现分类算法】由于文件的部分数据带有空格，重新为用户生成一份数据一致的临时文件，提示用户选择临时文件（后面已解决该问题，数据中的空格部分不会影响整体结果）
选择瓜的属性：
结果：
总结：
此实验就是自己实现朴素贝叶斯算法，那么就需要求出各个元素的个数，对应真假概率。我最开始是手动一个一个地将元素对应符合条件的个数取出，再求出概率。这样没有问题，但是在代码就会显得十分冗余，而且如果数据量十分大，需要取的元素也随之增大，当然这完全能应付这个实验的，但是自己有一点点的强迫症，所以后面使用了循环处理，这样不仅使得代码更加简洁，而且增加了其可读性，也不用再定义那么多参数。
后面又觉得在读取文件时每次需要手动输入文件路径，十分麻烦，索性自己又封装了读取文件的方法，与之前的不同的是，自己封装的是通过窗口选择文件，取代了手动输入路径形式，并且还封装了“清理数据”的方法。主要思想是如果出现异常，或者能肯定是读取的文件数据有问题，则重新生成一份文件读取。
在用第一行的标题获取文本最后一列数据时，执行的代码直接报错误，后来以矩阵的形式输出全部数据，发现个别的数据有空格，所以在读取时，会报错。那么怎么解决呢？我的想法是我们不能修改原文件，而是重新生成一个临时文件，内部数据完全一致，我们不动原文件，相当于只是一个复制粘贴过程，实质上就是进行了一次“数据清理” 。
源码（DMA文件下）
文件获取，提取码：9vw6