修改s1=jieba.cut('大师兄，师父和师弟被妖精抓走了！') s1=[' '.join(s1)] vect.fit(s1) s1_feature=vect.transform(s1) print('转化结果:\n'.format(s1_feature.toarray()))

代码有一点小问题，应该在print语句中加上要输出的内容，可以将代码修改为：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

s1 = jieba.cut('大师兄，师父和师弟被妖精抓走了！')
s1 = [' '.join(s1)]
vect = CountVectorizer()
vect.fit(s1)
s1_feature = vect.transform(s1)
print('转化结果:\n{}'.format(s1_feature.toarray()))

这样就可以输出转化结果了。

相关问题

cut = jieba.cut(text)是什么意思

这段代码使用了 Python 中的 jieba 库对变量 text 进行分词操作，将分词结果赋值给了变量 cut。具体来说，jieba.cut() 是 jieba 库中的一个函数，用于对文本进行分词。调用 jieba.cut(text) 就是调用该函数，其中 text 是需要进行分词的文本。函数的返回值是一个可迭代的生成器对象，每次迭代返回分词后的结果。因此，通过将它赋值给变量 cut，就可以得到分词后的结果。

将seg_list = jieba.cut(text)修改为使用搜索引擎模式

可以将代码修改为：

import jieba

text = "我喜欢使用搜索引擎模式进行分词"
seg_list = jieba.cut_for_search(text)

print(list(seg_list))

使用 `jieba.cut_for_search()` 方法可以使用搜索引擎模式进行分词，它可以更精确地切分文本，但是速度会稍微慢一些。