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。
简介
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。
数据预处理
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。
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
训练模型
#构建模型 vectorizer = CountVectorizer() #训练模型 X = vectorizer.fit_transform(text)
所有词汇：model.get_feature_names()
#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
计数矩阵：X.toarray()
#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
词汇索引：model.vocabulary_
print(vectorizer.vocabulary_)