python sklearn包中的CountVectorizer函数

补充

最近在做信息增益实现特征选择，在使用CountVectorize提取到的特征拟合时，出现类型不符导致取值失败的问题（如图）

解决方案 将提取到的特征转换成稀疏矩阵的表示方式。代码如下

 contVec = CountVectorizer()  # 创建词袋数据结构,将文本中的词语转换为词频矩阵
  train = contVec.fit_transform(train)  # 计算各个词语出现的次数
  train = train.toarray() #转换成稀疏矩阵
  print("train:",train)
  print("Shape of training features: ", train.shape)
  print("Shape of training labels:  ", target.shape)
  target = list(target)

问题解决，运行结果正常

===========补充完，以下为CountVectorize的使用

使用前需要导入sklearn包

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer

CountVectorize
CountVectorizer是特征数值计算类，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，可用于密码体制识别的特征提取。
CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词出现的频数。
参数：

CountVectorizer(input='content', encoding='utf-8',  decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, 
token_pattern='(?u)\b\w\w+\b', ngram_range=(1, 1), analyzer='word', max_df=1.0, min_df=1, max_features=None, vocabulary=None, binary=False, dtype=<class 'numpy.int64'>)

常用方法：
fit_transform(X) 拟合模型，并返回文本矩阵
transform(Y) 学习词汇词典和返回术语文档矩阵。

下面是我的代码

#特征提取
contVec = CountVectorizer()#创建词袋数据结构,将文本中的词语转换为词频矩阵
train = contVec.fit_transform(train)#计算各个词语出现的次数
print("-----feature name of conVec")
print(contVec.get_feature_names())#列表形式呈现文章生成的词典
print("-----vocabulary of conVec(key,value)")
print(contVec.vocabulary_	)#字典类型，key为关键词，value是特征索引
print("------------")
print(train)#形如 (0, 695)	1，第0个列表元素，**词典中索引为695的元素**， 词频1
test_data = contVec.transform(test_data)

contVec.get_feature_names() 以列表形式呈现文章生成的词典
contVec.vocabulary_ 以字典类型呈现文章生成的词典，key为关键词，value是特征索引