python中的jieba实现对一个文件夹中的所有文档进行分词，根据停用词表去除停用词，基于文档中的非停用词及其TF-IDF值，生成该文档的词向量，具体代码...

好的，以下是代码实现：

import os
import jieba
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取停用词表
stopwords = set()
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.add(line.strip())

# 分词函数
def cut_words(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    words = jieba.cut(content)
    res = []
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            res.append(word)
    return ' '.join(res)

# 获取文件夹中所有文件的路径
def get_file_path(root_path):
    file_list = []
    for root, dirs, files in os.walk(root_path):
        for file in files:
            file_list.append(os.path.join(root, file))
    return file_list

# 生成词向量
def generate_vectors(file_path_list):
    corpus = []
    for file_path in file_path_list:
        corpus.append(cut_words(file_path))
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    vectors = vectorizer.fit_transform(corpus)
    return vectors, vectorizer.get_feature_names()

# 测试
root_path = 'test'
file_path_list = get_file_path(root_path)
vectors, feature_names = generate_vectors(file_path_list)
print(vectors.toarray())
print(feature_names)

其中，`stopwords.txt` 文件存储了停用词，`cut_words` 函数实现了分词并去除停用词，`get_file_path` 函数获取文件夹下所有文件的路径，`generate_vectors` 函数生成词向量。最后，我们可以通过 `vectors.toarray()` 获取所有文档的词向量，通过 `feature_names` 获取所有非停用词作为特征。