def trans(data, matrix_path, stopword_path): with open(stopword_path, 'r', encoding='utf-8') as fs: stop_words = [line.strip() for line in fs.readline()] # 读取停用词列表 tfidf = TfidfVectorizer(token_pattern=r"(?u)\b\w+\b", stop_words=stop_words) features = tfidf.fit_transform(data) # 将数据转换为特征矩阵 with open(matrix_path, 'wb') as f: # 打开指定路径的文件，以二进制写入模式 pickle.dump(tfidf, f) # 保存特征提取器到文件中 return features # 返回特征矩阵

这段代码是用来将文本数据转换为特征矩阵，并将特征提取器保存到指定路径。其中，参数data是待转换的文本数据列表，matrix_path是特征矩阵保存路径，stopword_path是停用词文件路径。函数首先读取停用词列表，然后使用TfidfVectorizer对数据进行特征提取，得到特征矩阵。接着，利用pickle将特征提取器保存到指定路径的文件中。最后，函数返回特征矩阵。