2020-05-25
阅读量:
1889
简述一下CountVectorizer类中vocabulary_方法的用法
CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts=["orange banana apple grape","banana apple apple","grape", "orange apple"]
cv = CountVectorizer()
print(cv.vocabulary_)
输出如下：
{'orange': 3, 'banana': 1, 'apple': 0, 'grape': 2}
这里是根据首字母顺序，将texts变量中所有单词进行排序，apple首字母为a所以排第一，banana首字母为b所以排第二
18.5667
3
4
关注作者
收藏
评论(0)
发表评论
暂无数据
推荐帖子
anranhui
2020-06-18
2条评论
PhilipLiang
2020-06-18
6条评论
PhilipLiang
2020-06-18
7条评论