不使用停用词(stop_words)的计数向量化器(CountVectorizer)怎么写python代码

可以使用sklearn库中的CountVectorizer类来实现不使用停用词的计数向量化器。具体的代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 定义文本数据
text_data = ["I love coding in Python",
             "Python is a great language",
             "Java and Python are both popular programming languages"]

# 定义CountVectorizer对象
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=None)

# 将文本数据转换为计数向量
count_vector = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 输出计数向量
print(count_vector.toarray())

在上述代码中，我们首先定义了文本数据，然后创建了一个CountVectorizer对象，并将stop_words参数设置为None，表示不使用停用词。接着，我们使用fit_transform()方法将文本数据转换为计数向量，并使用toarray()方法将计数向量转换为数组形式进行输出。