这篇“怎么使用Python的sklearn中的CountVectorizer”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“怎么使用Python的sklearn中的CountVectorizer”文章吧。
CountVectorizer官方文档。
将一个文档集合向量化为为一个计数矩阵。
如果不提供一个先验字典，不使用分析器做某种特征选择，那么特征的数量将等于通过分析数据发现的词汇量。
两种方法：1.可以不分词直接投入模型；2.可以先将中文文本进行分词。
两种方法产生的词汇会非常不同。在后面会具体给出示范。
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
import jieba
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#原始数据
text = ['很少在公众场合手机外放',
'大部分人都还是很认真去学习的',
'他们会用行动来',
'无论你现在有多颓废，振作起来',
'只需要一点点地改变',
'你的外在和内在都能焕然一新']
#提取中文
text = [' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+',tt,re.S)) for tt in text]
#分词
text = [' '.join(jieba.lcut(tt)) for tt in text]
text
#构建模型
vectorizer = CountVectorizer()
#训练模型
X = vectorizer.fit_transform(text)#所有文档汇集后生成的词汇
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
print(feature_names)不分词生成的词汇
分词后生成的词汇
#每个文档相对词汇量出现次数形成的矩阵
matrix = X.toarray()
print(matrix)
#计数矩阵转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(matrix, columns=feature_names)
df
print(vectorizer.vocabulary_)
以上就是关于“怎么使用Python的sklearn中的CountVectorizer”这篇文章的内容，相信大家都有了一定的了解，希望小编分享的内容对大家有帮助，若想了解更多相关的知识内容，请关注亿速云行业资讯频道。
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