词表到向量的转化对于加粗部分的错误

Question

def loadDateSet():
    postingList=[['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
                 ['maybe','not','take','him','to','dog','park','stupid'],
                 ['my','dalmation','is','so','cute','I','love','him'],
                 ['stop','posting','stupid','worthless','garbage'],
                 ['mr','licks','ate','my','steak','how','to','stop','him'],
                 ['quit','buying','worthless','dog','food','stupid']]
    classVec=[0,1,0,1,0,1]
    return postingList,classVec
def createVocabList(dataSet):
   ** vocabSet=set([])
    for document in dataSet:
        vocabSet=vocabSet | set(document)
        return list(vocabSet)**
listOPosts,listClasses = bayes.loadDateSet()
myVocabList=bayes.createVocabList(listOPosts)

print(myVocabList)

Answer 1

缩进有点问题吧，另外，我根据gpt的回答，整理了一下，你看下是否可以解决问题：
您提供的代码中，loadDateSet() 函数返回了一个包含文档列表 postingList 和类别向量 classVec 的元组。然后，createVocabList() 函数使用 dataSet 参数作为输入，并通过迭代文档列表来创建一个词汇表 vocabSet。

在您的代码中，createVocabList() 函数中标记为 ** 加粗的行 ** 是关键部分。该部分使用集合操作符 | 将每个文档中出现的单词添加到 vocabSet 中。最后，将 vocabSet 转换为列表并返回。

以下是修正后的代码示例：

def loadDataSet():
    postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'],
                 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'],
                 ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'],
                 ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'],
                 ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'],
                 ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']]
    classVec = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
    return postingList, classVec

def createVocabList(dataSet):
    vocabSet = set([])
    for document in dataSet:
        vocabSet = vocabSet | set(document)
    return list(vocabSet)

listOPosts, listClasses = loadDataSet()
myVocabList = createVocabList(listOPosts)

print(myVocabList)

现在，myVocabList 将包含词汇表的列表，并打印输出结果。请注意，修正后的代码中，createVocabList() 函数的返回缩进已更正，以确保在循环结束后才返回词汇表。