import jieba
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#原始數(shù)據(jù)
text = ['很少在公眾場合手機(jī)外放',
        '大部分人都還是很認(rèn)真去學(xué)習(xí)的',
        '他們會(huì)用行動(dòng)來',
        '無論你現(xiàn)在有多頹廢，振作起來',
        '只需要一點(diǎn)點(diǎn)地改變',
        '你的外在和內(nèi)在都能煥然一新']
#提取中文
text = [' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+',tt,re.S)) for tt in text]
#分詞
text = [' '.join(jieba.lcut(tt)) for tt in text]
text

構(gòu)建模型

訓(xùn)練模型

#構(gòu)建模型
vectorizer = CountVectorizer()
#訓(xùn)練模型
X = vectorizer.fit_transform(text)

所有詞匯：model.get_feature_names()

#所有文檔匯集后生成的詞匯
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
print(feature_names)

不分詞生成的詞匯

分詞后生成的詞匯

計(jì)數(shù)矩陣：X.toarray()

#每個(gè)文檔相對詞匯量出現(xiàn)次數(shù)形成的矩陣
matrix = X.toarray()
print(matrix)

#計(jì)數(shù)矩陣轉(zhuǎn)化為DataFrame
df = pd.DataFrame(matrix, columns=feature_names)
df

詞匯索引：model.vocabulary_

print(vectorizer.vocabulary_)

到此這篇關(guān)于Python_sklearn_CountVectorizer使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python_sklearn_CountVectorizer使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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