随机分配主题

# 随机给词汇分配一个主题
# 单词i属于第k个主题的个数加1，所以
# 文章m属于主题k的词汇的个数也加1，因为词汇i来自文章m
# 因此每个主题下词汇个数也加1

代码实现：

       for x in range(len(self.Z)):
            self.ndsum[x] = self.dpre.docs[x].length
            for y in range(self.dpre.docs[x].length):
                
                topic = random.randint(0,self.K-1)#初始时随机给文本中的每个单词分配主题
                self.Z[x][y] = topic
                self.nw[self.dpre.docs[x].words[y]][topic] += 1
                self.nd[x][topic] += 1
                self.nwsum[topic] += 1

# z= [list([0, 1, 1, 2, 0]) list([2, 0, 2, 1]) list([2, 1, 2, 0]) list([2, 2, 2, 0]) list([2, 2, 1, 2]) list([0, 1, 2, 0])]#每个词汇的主题号

topic = self.Z[i][j]
word = self.dpre.docs[i].words[j]

1，

self.nw[word][topic] -= 1#排除当前第i个词，词汇在各个主题上的分布

# nw=词word在主题上的分布 此时主题为3

#[[1 0 1]
# [1 2 0]
# [0 1 1]
# [0 0 1]
# [1 0 0]
# [1 1 1]
# [2 0 1]
# [0 0 1]
# [0 1 2]
# [0 0 1]
# [0 1 1]
# [0 0 1]
# [1 0 1]]

2，
self.nd[i][topic] -= 1#排除当前第i个词，每个文章中各个主题下词的总数

# nd= 每个文章中各个主题下词的总数
# [[2 2 1]
# [1 1 2]
# [1 1 2]
# [1 0 3]
# [0 1 3]
# [2 1 1]]

3，
self.nwsum[topic] -= 1#排除当前第i个词，每个主题下词的总数

# nwsum= [ 7  6 12] 各个topic下词的总数

4，
self.ndsum[i] -= 1#排除当前第i个词，每篇文章中词的总数

# ndsum= [5 4 4 4 4 4] 每篇文章中词的总数