ビタビ

インポートSYS 

のNPとしてインポートnumpyの
F =オープン（sys.argvの[2]、 "R"）
F2 =オープン（sys.argvの[1]、 "R"）
F1 =オープン（ "out.txtを"、 "W"）
インポート数学
＃隐状态



DEF計算（OBS、状態、start_p、trans_p、emit_p）：
    max_p = np.zeros（（LEN（OBS）、lenの（状態）））
    パス= np.zeros（（LEN（状態）、LEN （OBS）））
    の範囲内のiについて（LEN（状態））：
        max_p [0] [I] = math.log（start_p [I]）+ emit_p [I] [OBS [0] 
        のパス[I] [0 ] = I 
    の範囲（1、（OBS）LEN）におけるtについて：
        #print（T）
        newpathが= np.zeros（（LEN（状態）においてlen（OBS）））
        の範囲内のyの（LEN（状態））。
            PROB = -100000000 
            範囲内Y0（LEN（状態））のために：
                nprob = max_p [T-1] [Y0] + trans_p [Y0] [Y] + emit_p [Y] [OBS [T] 
                であればnprob> PROB：
                    PROB = nprob 
                    状態= Y0 
            max_p [T] [Y] = PROB 
            範囲（T）におけるmの場合：
                newpathを[Y] [M] =パス[状態] [M] 
            newpathを[Y] [T] Y = 
        = newpathをパスを
    max_prob = -100000000 
    path_state = 0 
    の範囲内のyの（LEN（状態））：
        もしmax_p [LEN（OBS）-1] [Y]> max_prob：
            max_prob = max_p [LEN（OBS）-1] [Y] 
            path_state = Y 
    #print（max_prob）
    復路[path_state] 
state_s = []  
obser = []＃のFASTAファイル
ALP = []＃アルファベット

 
#get HMMファイルの
行のf2.readlines =（）
ワードリスト=行[0] .split（）＃別のリストの各行の数
ワードリストで#for：数字の各列を通る＃
    #Print（A）
statenum = INT（単語リスト[0]）
hidden_state = [] 
の範囲内のK（statenum）用：
    state_s.append（K）
    hidden_state.append（CHR（ORD（ 'A'）+ K））
letternum =ワードリスト[1] 
#Print（（単語リスト[2]））
の範囲でI（LEN（単語リスト[2]））のための：
    alp.append（（単語リスト[2] [I]）低級（））
    #Print（ALP [i]）と
デジタルワードリスト=ライン[1] .split（ ）＃リスト内の各個別の行の
start_probability = [] 
ワードリストにするため＃各行を横断します
    #Print（）
    start_probability.append（フロート（A））
#Print（statenum）
#print（letternum）

transititon_probability = np.zeros（（INT（statenum）、INT（statenum）））
emission_probability = np.zeros（（INT（statenum）、INT（letternum）））
#print（emission_probability [2] [2]）
NNにするため範囲（INT（statenum））：
    ワードリスト=行[NN + 2] .split（）＃将每一行的数字分开放在列表中
    #print（LEN（ワードリスト））
    の範囲内のkに対する（INT（statenum））。
        transititon_probability [NN] [K] = math.log（フロート（単語リスト[K]））
        #print（transititon_probability [NN] [K]）
    の範囲内のkに対する（INT（letternum））：
        emission_probability [NN] [K] = math.log（フロート（単語リスト[K + statenum]））
        #print（ "EMI"）
        #print（emission_probability [NN] [K]）
    #print（ "リード％のD" ％（NN））




Fの行のための： #getのFASTAファイル
    ：行のための
        IF（== ">"）：
            ブレイク
        範囲のkに対する（LEN（ALP））：
            IF（a.lower（）== ALP [K]）：
                obser.append（K）
#transititon_probability = np.array（[math.log（0.999）、math.log（0.001）]、[math.log（0.01）、math.log（150）]]）＃遷移表
#emission_probability = np.array（[ [math.log（0.35）、math.log（0.15）、math.log（0.15）、math.log（0.35）]、[math.log（0.15）、math.log（0.35）、math.log（0.35 ）、math.log（0.15）]]）＃放出テーブル
結果=計算（obser、state_s、start_probability、transititon_probability、emission_probability）
COUN = 0 
STA = -1 
POS = 1 
#print（結果） 
の範囲内のK（LEN（結果））のために：
    （STAなら！= -1 ！とSTA = INT（結果[K]））：
        印刷（ "％7D％7D状態％S" ％（POS、K、hidden_state [STA]））
        f1.write（ "％7D％7D状態％S \ n" ％（POS、K、hidden_state [STA]））
        IF（STA == 1）：
            COUN + = 1 
        = K + 1、POS 
    STA = INT（結果[K]） 
、印刷（ "％7D％7D状態％S" ％（POS、K + 1、hidden_state [STA]） ）
f1.write（ "％7D％7D状態％S \ n" ％（POS、K + 1、hidden_state [STA]））
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