【1】引用
前序学习文章中，已经对拉普拉斯平滑和简单二元分类进行了初步探索，相关文章链接为：
python学智能算法（十二）|机器学习朴素贝叶斯方法初步-拉普拉斯平滑计算条件概率-CSDN博客
python学智能算法（十三）|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-简单二元分类-CSDN博客
在实践应用中也会发现，朴素贝叶斯方法还能对文本进行分类，今天的学习目标就是学习简单的文本操作技巧，需要使用sklearn里面的CountVectorizer包。
【2】代码学习
首先是引入必要的模块或者说库：
# 引入必要的模块
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer输入待处理的文本：
# 单个文档
document = ["Python programming is fun and useful for data science."]这里只有一个句子：Python programming is fun and useful for data science.
直接创建一个文本处理器：
# 创建向量化器
vectorizer = CountVectorizer()CountVectorizer是 scikit-learn 库中用于文本向量化的工具，将文本转换为词频矩阵。CountVectorizer()满足默认配置：
- 自动将文本转为小写。
- 按空格分词。
- 不处理停用词。
- 只考虑单个词。
实际上，vectorizer在这里被定义为一个工具，通过这个工具才可以调用具体的文本处理命令。
然后就是：
X = vectorizer.fit_transform(document)这里的fit_transform是由fit和transform两个命令合并在一起的快捷操作：
fit命令的作用是分析文本中有哪些词；
transform命令的作用是将文本转化为词频矩阵，有合并同类项的功能。
CountVectorizer()是类的构造函数，vectorizer是实例，fit和transform是实例方法。
然后是查看词汇表操作：
# 查看词汇表
print("词汇表:", vectorizer.get_feature_names_out())这里的vectorizer.get_feature_names_out()执行后，会按照各个词汇首字母的顺序将组成句子的词依次输出，比如上方的句子Python programming is fun and useful for data science会输出为：['and' 'data' 'for' 'fun' 'is' 'programming' 'python' 'science' 'useful']。
最后的向量输出为：
# 查看向量表示
print("向量表示:", X.toarray())X.toarray()本质上是输出各个词在句子中出现的次数。
比如上方的句子Python programming is fun and useful for data science，X.toarray()会输出一系列1，因为每个单词出现的频次都是1。
完整代码为：
# 引入必要的模块
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer# 单个文档
document = ["Python programming is fun and useful for data science."]# 创建向量化器
vectorizer = CountVectorizer()
print('vetorizer=',vectorizer)
# 拟合并转换文档
X = vectorizer.fit_transform(document)
print('X=',X)
# 查看词汇表
print("词汇表:", vectorizer.get_feature_names_out())# 查看向量表示
print("向量表示:", X.toarray())代码运行后的输出为：
vetorizer= CountVectorizer()
X= (0, 6) 1
(0, 5) 1
(0, 4) 1
(0, 3) 1
(0, 0) 1
(0, 8) 1
(0, 2) 1
(0, 1) 1
(0, 7) 1
词汇表: ['and' 'data' 'for' 'fun' 'is' 'programming' 'python' 'science' 'useful']
向量表示: [[1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
【3】代码测试
实际上要想测试代码非常简单，只需要改变初始句子即可，比如把句子改成：
# 单个文档
document = ["Python programming is fun and useful for data science and math."]此时的输出就会变成：
词汇表: ['and' 'data' 'for' 'fun' 'is' 'math' 'programming' 'python' 'science'
'useful']
向量表示: [[2 1 1 1 1 1 1 1 1 1]]
显然，出现了两个and后，向量表示的频次会自动增加。
【4】细节说明
代码中文本后面的点号不是必须的。
【5】总结
学习了CountVectorizer文本处理的简单应用。
