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在Python中，我們可以使用sklearn庫中的TfidfVectorizer來計(jì)算TF（詞頻），以下是詳細(xì)的步驟：

創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為數(shù)千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為勐臘企業(yè)提供專業(yè)的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)，勐臘網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十多年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

1、導(dǎo)入所需的庫。

2、創(chuàng)建一個(gè)文本列表。

3、使用TfidfVectorizer計(jì)算TF。

4、打印結(jié)果。

代碼如下：

導(dǎo)入所需的庫
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
創(chuàng)建一個(gè)文本列表
documents = [
    'This is the first document.',
    'This document is the second document.',
    'And this is the third one.',
    'Is this the first document?',
]
使用TfidfVectorizer計(jì)算TF
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)
打印結(jié)果
print("Feature Names: ", vectorizer.get_feature_names())
print("TFIDF Matrix: ")
print(X.toarray())

在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含四個(gè)文檔的列表，我們使用TfidfVectorizer來計(jì)算每個(gè)單詞在每個(gè)文檔中的TFIDF值，我們打印出所有的特征名（即所有的單詞）和TFIDF矩陣。

分享名稱：python如何計(jì)算tf
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