CountVectorizer方法的原始定义函数的python代码是怎样的

CountVectorizer是scikit-learn库中的一个用于文本特征提取的类，它可以将文本数据转化为文档-词项矩阵，即可以统计每个文档中词项出现的次数。CountVectorizer类的原始定义函数的Python代码如下：

class CountVectorizer(BaseEstimator, VectorizerMixin):
    def __init__(self, input='content', encoding='utf-8',
                 decode_error='strict', strip_accents=None,
                 lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None,
                 stop_words=None, token_pattern='(?u)\b\w\w+\b',
                 ngram_range=(1, 1), analyzer='word', max_df=1.0,
                 min_df=1, max_features=None, vocabulary=None,
                 binary=False, dtype=np.int64):
        self.input = input
        self.encoding = encoding
        self.decode_error = decode_error
        self.strip_accents = strip_accents
        self.lowercase = lowercase
        self.preprocessor = preprocessor
        self.tokenizer = tokenizer
        self.stop_words = stop_words
        self.token_pattern = token_pattern
        self.ngram_range = ngram_range
        self.analyzer = analyzer
        self.max_df = max_df
        self.min_df = min_df
        self.max_features = max_features
        self.vocabulary = vocabulary
        self.binary = binary
        self.dtype = dtype

在初始化CountVectorizer类时，可以设置许多参数，包括文本预处理、词项提取方式、停用词、n-gram范围、最大词频、最小词频、最大特征数等等。这些参数可以用于调整特征提取的效果，以适应不同的文本数据集和任务需求。