代码收藏家 Python实现条件分布函数、平均值方差协方差的计算以及函数期望值求解
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💭 写在前面：本章我们将通过 Python 手动实现条件分布函数的计算，实现求平均值，方差和协方差函数，实现求函数期望值的函数。部署的测试代码放到文后了，运行所需环境 python version >= 3.6，numpy >= 1.15，nltk >= 3.4，tqdm >= 4.24.0，scikit-learn >= 0.22。
🔗 相关链接：【概率论】Python：实现求联合分布函数 | 求边缘分布函数
📜 本章目录：
0x00 实现求条件分布的函数（Conditional distribution）
0x01 实现求平均值, 方差和协方差的函数（Mean, Variance, Covariance）
0x02 实现求函数期望值的函数（Expected Value of a Function）
0x04 提供测试用例
0x00 实现求条件分布的函数（Conditional distribution）
实现 conditional_distribution_of_word_counts 函数，接收 Point 和 Pmarginal 并求出结果。
请完成下面的代码，计算条件分布函数 (Joint distribution)，将结果存放到 Pcond 中并返回：
def conditional_distribution_of_word_counts(Pjoint, Pmarginal):
"""
Parameters:
Pjoint (numpy array) - Pjoint[m,n] = P(X0=m,X1=n), where
X0 is the number of times that word0 occurs in a given text,
X1 is the number of times that word1 occurs in the same text.
Pmarginal (numpy array) - Pmarginal[m] = P(X0=m)
Outputs:
Pcond (numpy array) - Pcond[m,n] = P(X1=n|X0=m)
"""
raise RuntimeError("You need to write this part!")
return Pcond
🚩 输出结果演示：
Problem3. Conditional distribution:
[[0.97177419 0.02419355 0.00201613 0. 0.00201613]
[1. 0. 0. 0. 0. ]
[ nan nan nan nan nan]
[ nan nan nan nan nan]
[1. 0. 0. 0. 0. ]]💭 提示：条件分布 (Conditional distribution) 公式如下：
💬 代码演示：conditional_distribution_of_word_counts 的实现
def conditional_distribution_of_word_counts(Pjoint, Pmarginal):
Pcond = Pjoint / Pmarginal[:, np.newaxis] # 根据公式即可算出条件分布
return Pcond值得注意的是，如果分母 Pmarginal 中的某些元素为零可能会导致报错问题。这导致除法结果中出现了 NaN（Not a Number）。在计算条件概率分布时，如果边缘分布中某个值为零，那么条件概率无法得到合理的定义。为了解决这个问题，我们可以在计算 Pmarginal 时，将所有零元素替换为一个非零的很小的数，例如 1e-10。
0x01 实现求平均值, 方差和协方差的函数（Mean, Variance, Covariance）
使用英文文章中最常出现的 a, the 等单词求出其联合分布 (Pathe) 和边缘分布 (Pthe)。
Pathe 和 Pthe 在 reader.py 中已经定义好了，不需要我们去实现，具体代码文末可以查阅。
这里需要我们使用概率分布，编写求平均值、方差和协方差的函数：
def mean_from_distribution(P):
"""
Parameters:
P (numpy array) - P[n] = P(X=n)
Outputs:
mu (float) - the mean of X
"""
raise RuntimeError("You need to write this part!")
return mu
def variance_from_distribution(P):
"""
Parameters:
P (numpy array) - P[n] = P(X=n)
Outputs:
var (float) - the variance of X
"""
raise RuntimeError("You need to write this part!")
return var
def covariance_from_distribution(P):
"""
Parameters:
P (numpy array) - P[m,n] = P(X0=m,X1=n)
Outputs:
covar (float) - the covariance of X0 and X1
"""
raise RuntimeError("You need to write this part!")
return covar🚩 输出结果演示：
Problem4-1. Mean from distribution:
4.432
Problem4-2. Variance from distribution:
41.601
Problem4-3. Convariance from distribution:
9.235💭 提示：求平均值、方差和协方差的公式如下
💬 代码演示：
def mean_from_distribution(P):
mu = np.sum( # Σ
np.arange(len(P)) * P
)
return round(mu, 3) # 保留三位小数
def variance_from_distribution(P):
mu = mean_from_distribution(P)
var = np.sum( # Σ
(np.arange(len(P)) - mu) ** 2 * P
)
return round(var, 3) # 保留三位小数
def covariance_from_distribution(P):
m, n = P.shape
mu_X0 = mean_from_distribution(np.sum(P, axis=1))
mu_X1 = mean_from_distribution(np.sum(P, axis=0))
covar = np.sum( # Σ
(np.arange(m)[:, np.newaxis] - mu_X0) * (np.arange(n) - mu_X1) * P
)
return round(covar, 3)0x02 实现求函数期望值的函数（Expected Value of a Function）
实现 expectation_of_a_function 函数，计算概率函数 的
。
其中 为联合分布，
为两个实数的输入，以
的形式输出。
函数 已在 reader.py 中定义，你只需要计算
的值并保留后三位小数返回即可。
def expectation_of_a_function(P, f):
"""
Parameters:
P (numpy array) - joint distribution, P[m,n] = P(X0=m,X1=n)
f (function) - f should be a function that takes two
real-valued inputs, x0 and x1. The output, z=f(x0,x1),
must be a real number for all values of (x0,x1)
such that P(X0=x0,X1=x1) is nonzero.
Output:
expected (float) - the expected value, E[f(X0,X1)]
"""
raise RuntimeError("You need to write this part!")
return expected🚩 输出结果演示：
Problem5. Expectation of a funciton:
1.772💬 代码演示：expectation_of_a_function 函数的实现
def expectation_of_a_function(P, f):
"""
Parameters:
P (numpy array) - joint distribution, P[m,n] = P(X0=m,X1=n)
f (function) - f should be a function that takes two
real-valued inputs, x0 and x1. The output, z=f(x0,x1),
must be a real number for all values of (x0,x1)
such that P(X0=x0,X1=x1) is nonzero.
Output:
expected (float) - the expected value, E[f(X0,X1)]
"""
m, n = P.shape
E = 0.0
for x0 in range(m):
for x1 in range(n):
E += f(x0, x1) * P[x0, x1]
return round(E, 3) # 保留三位小数0x04 提供测试用例
这是一个处理文本数据的项目，测试用例为 500 封电子邮件的数据（txt 的格式文件）：
🔨 所需环境：
- python version >= 3.6
- numpy >= 1.15
- nltk >= 3.4
- tqdm >= 4.24.0
- scikit-learn >= 0.22nltk 是 Natural Language Toolkit 的缩写，是一个用于处理人类语言数据（文本）的 Python 库。nltk 提供了许多工具和资源，用于文本处理和 NLP，PorterStemmer 用来提取词干，用于将单词转换为它们的基本形式，通常是去除单词的词缀。 RegexpTokenizer 是基于正则表达式的分词器，用于将文本分割成单词。
💬 data_load.py：用于加载文本数据
import os
import numpy as np
from nltk.stem.porter import PorterStemmer
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from tqdm import tqdm
porter_stemmer = PorterStemmer()
tokenizer = RegexpTokenizer(r"\w+")
bad_words = {"aed", "oed", "eed"} # these words fail in nltk stemmer algorithm
def loadFile(filename, stemming, lower_case):
"""
Load a file, and returns a list of words.
Parameters:
filename (str): the directory containing the data
stemming (bool): if True, use NLTK's stemmer to remove suffixes
lower_case (bool): if True, convert letters to lowercase
Output:
x (list): x[n] is the n'th word in the file
"""
text = []
with open(filename, "rb") as f:
for line in f:
if lower_case:
line = line.decode(errors="ignore").lower()
text += tokenizer.tokenize(line)
else:
text += tokenizer.tokenize(line.decode(errors="ignore"))
if stemming:
for i in range(len(text)):
if text[i] in bad_words:
continue
text[i] = porter_stemmer.stem(text[i])
return text
def loadDir(dirname, stemming, lower_case, use_tqdm=True):
"""
Loads the files in the folder and returns a
list of lists of words from the text in each file.
Parameters:
name (str): the directory containing the data
stemming (bool): if True, use NLTK's stemmer to remove suffixes
lower_case (bool): if True, convert letters to lowercase
use_tqdm (bool, default:True): if True, use tqdm to show status bar
Output:
texts (list of lists): texts[m][n] is the n'th word in the m'th email
count (int): number of files loaded
"""
texts = []
count = 0
if use_tqdm:
for f in tqdm(sorted(os.listdir(dirname))):
texts.append(loadFile(os.path.join(dirname, f), stemming, lower_case))
count = count + 1
else:
for f in sorted(os.listdir(dirname)):
texts.append(loadFile(os.path.join(dirname, f), stemming, lower_case))
count = count + 1
return texts, count
💬 reader.py：将读取数据并打印
import data_load, hw4, importlib
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
texts, count = data_load.loadDir("data", False, False)
importlib.reload(hw4)
Pjoint = hw4.joint_distribution_of_word_counts(texts, "mr", "company")
print("Problem1. Joint distribution:")
print(Pjoint)
print("---------------------------------------------")
P0 = hw4.marginal_distribution_of_word_counts(Pjoint, 0)
P1 = hw4.marginal_distribution_of_word_counts(Pjoint, 1)
print("Problem2. Marginal distribution:")
print("P0:", P0)
print("P1:", P1)
print("---------------------------------------------")
Pcond = hw4.conditional_distribution_of_word_counts(Pjoint, P0)
print("Problem3. Conditional distribution:")
print(Pcond)
print("---------------------------------------------")
Pathe = hw4.joint_distribution_of_word_counts(texts, "a", "the")
Pthe = hw4.marginal_distribution_of_word_counts(Pathe, 1)
mu_the = hw4.mean_from_distribution(Pthe)
print("Problem4-1. Mean from distribution:")
print(mu_the)
var_the = hw4.variance_from_distribution(Pthe)
print("Problem4-2. Variance from distribution:")
print(var_the)
covar_a_the = hw4.covariance_from_distribution(Pathe)
print("Problem4-3. Covariance from distribution:")
print(covar_a_the)
print("---------------------------------------------")
def f(x0, x1):
return np.log(x0 + 1) + np.log(x1 + 1)
expected = hw4.expectation_of_a_function(Pathe, f)
print("Problem5. Expectation of a function:")
print(expected)
📌 [ 笔者 ] 王亦优
📃 [ 更新 ] 2023.11.15
❌ [ 勘误 ] /* 暂无 */
📜 [ 声明 ] 由于作者水平有限，本文有错误和不准确之处在所难免，
本人也很想知道这些错误，恳望读者批评指正！|
📜 参考资料 C++reference[EB/OL]. []. http://www.cplusplus.com/reference/. Microsoft. MSDN(Microsoft Developer Network)[EB/OL]. []. . 百度百科[EB/OL]. []. https://baike.baidu.com/. 比特科技. C++[EB/OL]. 2021[2021.8.31]. |
