写一段关于FastText在已分词文本上生成词向量，并将词向量转化为<class 'numpy.ndarray'>输出的代码

### 回答1：

FastText通过以下代码可以在已分词文本上生成词向量，并将词向量转化为<class numpy.ndarray>输出：from gensim.models.fasttext import FastText
model = FastText(sentences, size=300, min_count=1, window=5, iter=50)
vectors = model.wv[words]
vectors = np.asarray(vectors, dtype='float32')

### 回答2：
FastText是一种常用于生成词向量的算法，它可以在已分词的文本上生成高维度词向量。以下是使用Python代码实现在已分词文本上生成词向量，并将词向量转化为<class 'numpy.ndarray'>输出的过程。

首先，我们需要安装FastText库。在终端或命令提示符中运行以下命令来安装FastText：

pip install fasttext

接下来，我们可以用以下代码实现在已分词文本上生成词向量，并将词向量转为<class 'numpy.ndarray'>输出：

import fasttext
import numpy as np

# 读取已分词文本文件
with open('input.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    text = file.read()

# 将文本转为FastText的训练数据格式
train_data = fasttext.utils.split_words(text)

# 使用FastText训练词向量模型
model = fasttext.train_unsupervised(train_data, model='cbow')

# 获取词汇表中的所有词向量
words = model.get_words()
word_vectors = [model.get_word_vector(word) for word in words]

# 将词向量转化为<class 'numpy.ndarray'>输出
word_vectors_np = np.array(word_vectors)

# 输出词向量的维度和格式
print("词向量维度：", word_vectors_np.shape)
print("词向量格式：", type(word_vectors_np))

在上述代码中，我们首先读取一个已分词的文本文件，并将其内容存储在变量`text`中。然后，通过调用FastText库提供的`utils.split_words()`函数，将文本转换为FastText训练数据的格式。

接下来，我们使用FastText的`train_unsupervised()`函数对训练数据进行模型训练，其中`model='cbow'`表示使用CBOW算法进行训练。训练完毕后，我们可以通过`get_words()`函数获取词汇表中的所有词，然后通过`get_word_vector(word)`函数获取每个词的词向量，并将所有词向量存储在`word_vectors`列表中。

最后，我们使用`numpy`库的`array()`函数将`word_vectors`列表转化为<class 'numpy.ndarray'>输出，并通过`shape`属性获得词向量的维度，通过`type()`函数确认输出的词向量格式为<class 'numpy.ndarray'>。

### 回答3：
FastText 是一个能够生成词向量的强大工具，它可以在已分词的文本上生成词向量。下面是一个使用 FastText 生成词向量并将其转化为<class 'numpy.ndarray'>输出的示例代码：

# 导入所需的包
import fasttext
import numpy as np

# 训练模型生成词向量
model = fasttext.train_unsupervised('input.txt', dim=100, epoch=10, lr=0.1)

# 获取词向量
word_vector = model['word']

# 将词向量转化为 numpy.ndarray 输出
word_vector_numpy = np.array(word_vector)

# 打印输出
print(word_vector_numpy)

在代码中，我们首先导入需要的包，使用 `fasttext.train_unsupervised()` 函数训练模型生成词向量。其中，`input.txt` 是已经分好词的文本文件。`dim` 参数指定生成的词向量维度大小，`epoch` 参数设置训练轮数，`lr` 参数则是学习率。

接下来，我们通过 `model['word']` 获取指定词的词向量。然后，使用 `numpy.array()` 将词向量转化为 numpy.ndarray 格式，赋值给 `word_vector_numpy`。

最后，我们打印输出 `word_vector_numpy`，即可得到将词向量转为 numpy.ndarray 的结果。

希望以上代码能够帮到您！