使用 TF-IDF 向量化文本的代码

可以使用以下Python代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 创建tf-idf向量化器，并指定相关参数
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english', max_df=0.5, use_idf=True, norm=None)

# 样本文本
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This is the second second document.',
    'And the third one.',
    'Is this the first document?',
]

# 使用向量化器将文本转换为tf-idf向量表示
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 输出结果
print(tfidf_matrix)

注意，这只是一个简单的例子，实际应用时需要根据具体场景来确定参数配置。