如何显示向量化的每个单词的实际数量

2022-09-28 19:44:42 发布

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我正在阅读一本关于Scikit learn的教程,其中一节有以下代码块:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['The dog ate a sandwich, the wizard transfigured a sandwich, and I ate a sandwich']
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')
print vectorizer.fit_transform(corpus).todense()

当我运行它时,我得到:

[[2 1 3 1 1]]

当我应该同时获得这两项时:

[[2 1 3 1 1]]
{u'sandwich': 2, u'wizard': 4, u'dog': 1, u'transfigured': 3, u'ate': 0}

如何更改代码以获取实际单词&;被向量化的每个单词的数量,而不仅仅是向量本身


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