Python sklearn CountVectorizer如何使用

本篇内容介绍了“python sklearn CountVectorizer如何使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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 jiebaimport refrom 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DataFramedf = pd.DataFrame(matrix, columns=feature_names)df

词汇索引：model.vocabulary_

print(vectorizer.vocabulary_)

“Python sklearn CountVectorizer如何使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注编程网网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！