代码实现：现有一篇300万字的1.txt文档，分析计算其tf值，并依据2.txt计算1.txt中词的idf值，最后输出tf-idf值。其中2.txt有3700篇文章

好的，这是一个比较典型的文本处理任务，需要用到一些NLP相关的技术。下面是Python代码实现的步骤：

1.读取1.txt文档，并将文本分词处理，得到每个词的出现次数。

import jieba

# 读取1.txt文档
with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 对文本进行分词处理
words = jieba.lcut(text)

# 统计每个词的出现次数
word_counts = {}
for word in words:
    if len(word) > 1:  # 只考虑长度大于1的词
        word_counts[word] = word_counts.get(word, 0) + 1

2.计算1.txt文档中每个词的tf值。

# 计算每个词的tf值
total_count = sum(word_counts.values())  # 总词数
tf_values = {}
for word, count in word_counts.items():
    tf_values[word] = count / total_count

3.读取2.txt文档，并统计每个词在多少篇文章中出现过。

# 读取2.txt文档
with open('2.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.read()

# 对语料库进行分词处理
documents = corpus.split('\n')
document_words = []
for document in documents:
    words = jieba.lcut(document)
    document_words.append(set(words))

# 统计每个词在多少篇文章中出现过
word_doc_counts = {}
for word in word_counts.keys():
    count = sum(1 for words in document_words if word in words)
    word_doc_counts[word] = count

4.计算1.txt文档中每个词的idf值，并将tf-idf值输出到文件中。

# 计算每个词的idf值
import math

idf_values = {}
for word, count in word_doc_counts.items():
    idf_values[word] = math.log10(len(documents) / (count + 1))

# 计算每个词的tf-idf值，并输出到文件中
with open('tf_idf.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for word, tf in tf_values.items():
        idf = idf_values.get(word, 0)
        tf_idf = tf * idf
        f.write('{}\t{}\n'.format(word, tf_idf))

以上代码实现了对1.txt文档的tf-idf值计算，并将结果输出到tf_idf.txt文件中。需要注意的是，这里对文本进行了中文分词处理，需要事先安装jieba库。此外，计算idf值时采用了平滑处理，避免了分母为0的情况。