tfidf_vec.fit_transform

tfidf_vec.fit_transform 是用于训练并转换文本数据的方法。它使用 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算文本中每个词的重要性。

在这个方法中，tfidf_vec 是一个 TfidfVectorizer 对象，它用于定义和配置 TF-IDF 的参数和设置。fit_transform 方法接受一个文本数据集作为输入，并返回一个 TF-IDF 矩阵，该矩阵表示每个文档中每个词的 TF-IDF 值。

具体而言，fit_transform 方法会执行以下步骤：
1. 根据输入文本数据集，构建词汇表（vocabulary）。
2. 计算每个词在每个文档中的词频（term frequency）。
3. 计算每个词在整个文本数据集中的逆文档频率（inverse document frequency）。
4. 将词频和逆文档频率相乘，得到每个词的 TF-IDF 值。
5. 返回 TF-IDF 矩阵。

注意：该方法返回的是一个稀疏矩阵，表示每个文档中每个词的 TF-IDF 值。你可以使用.toarray() 方法将其转换为常规的 NumPy 数组，以便更方便地查看或处理数据。