vectorizer = TfidfVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_docs)

这段代码使用了sklearn库中的TfidfVectorizer类，它用于将文本转换为TF-IDF向量表示。TF-IDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写，它是一种常用的文本特征提取方法。在此过程中，原始文本被转换为一个向量，其中每个维度表示一个单词在文本中出现的频率，同时也考虑了该单词在所有文本中出现的频率。

在这段代码中，首先创建一个TfidfVectorizer的实例对象vectorizer，然后调用它的fit_transform()方法，将训练文档集train_docs作为参数传入，得到一个稀疏矩阵train_vectors，该矩阵中每一行表示一个文档的TF-IDF向量。此处的稀疏矩阵指的是大部分元素为0的矩阵，由于大部分单词在每个文档中都不会出现，所以矩阵中大部分元素都为0。该稀疏矩阵可以进一步用于机器学习模型的训练。