python sklearn词频统计

您好！要使用Python的scikit-learn库进行词频统计，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

2. 准备文本数据：

texts = ['I love Python.', 'Python is a great programming language.', 'Python is easy to learn.']

3. 创建CountVectorizer对象，并进行拟合和转换：

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

4. 获取所有词汇的列表：

vocab = vectorizer.get_feature_names()

5. 获取词频统计结果：

word_counts = X.toarray()

现在，您可以通过访问`vocab`和`word_counts`来获取词频统计结果。例如，要获取第一个文本中每个词的词频，可以使用以下代码：

for word, count in zip(vocab, word_counts[0]):
    print(f'{word}: {count}')

这是一个简单的使用scikit-learn库进行词频统计的示例。您可以根据自己的需求进行进一步的定制和扩展。希望对您有所帮助！