一、引言
文本向量化是将文本数据转换为数值型格式的过程，以便能够使用机器学习算法进行训练和预测。在Python中，文本向量化通常使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等统计方法来实现。本文将介绍如何使用Python进行文本向量化，并通过一些简单的例子帮助你入门。
二、词袋模型（Bag of Words）
词袋模型是一种简单的文本向量化方法，它将文本转换为词频的形式。下面是一个使用Python和scikit-learn库进行词袋模型向量化的例子：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 定义文本数据
documents = [
'这是第一个文档。',
'这是第二个文档。',
'这是第三个文档。第三个文档有很多词，但有些词是重复的。'
]
# 创建CountVectorizer对象
vectorizer = CountVectorizer()
# 将文本数据转换为词频矩阵
vectorized_data = vectorizer.fit_transform(documents)
# 输出词频矩阵
print(vectorized_data.toarray())输出结果为：
[[0 0 1]
[0 1 0]
[1 1 2]]
这个例子中，我们首先导入了CountVectorizer类。然后，我们定义了一些文本数据，并创建了一个CountVectorizer对象。接着，我们使用fit_transform方法将文本数据转换为词频矩阵。最后，我们输出了这个矩阵。可以看到，每个文档都被转换为一个行向量，其中每个元素表示对应词汇在该文档中的出现次数。
三、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）
TF-IDF是一种更复杂的文本向量化方法，它同时考虑了词频和逆文档频率。下面是一个使用Python和scikit-learn库进行TF-IDF向量化