不导入模块，自己编写TF-IDF算法实现python中文关键词提取代码

好的，可以的。TF-IDF是一种常用的文本分析方法，用于计算一个词对于一个文档集或语料库中的所有文档的重要性程度。下面是一个简单的TF-IDF算法实现中文关键词提取的代码：

import jieba
import math

# 定义停用词，可根据实际情况增减
stopwords = {'的', '在', '了', '是', '和', '有', '也', '被', '等', '到', '与', '中', '对', '能', '为', '之', '与', '及', '其', '或', '这', '以', '但', '还', '就', '吗', '啊', '呢', '哦', '嗯', '哈', '哇', '嘛', '么'}

# 计算TF值
def get_tf(text):
    tf_dict = {}
    words = list(jieba.cut(text))
    word_count = len(words)
    for word in words:
        if word not in stopwords:
            tf_dict[word] = tf_dict.get(word, 0) + 1
    for word in tf_dict:
        tf_dict[word] = tf_dict[word] / word_count
    return tf_dict

# 计算IDF值
def get_idf(word, corpus):
    idf_count = 0
    for text in corpus:
        if word in text:
            idf_count += 1
    return math.log(len(corpus) / (idf_count + 1))

# 计算TF-IDF值
def get_tfidf(text, corpus):
    tfidf_dict = {}
    tf_dict = get_tf(text)
    for word in tf_dict:
        idf = get_idf(word, corpus)
        tfidf_dict[word] = tf_dict[word] * idf
    return tfidf_dict

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    corpus = ['这是一个测试文本', '这是另外一个测试文本', '这是第三个测试文本']
    text = '这是一个测试文本，用于测试TF-IDF算法的实现'
    tfidf_dict = get_tfidf(text, corpus)
    print(tfidf_dict)

在上面的代码中，我们使用了jieba库进行中文分词，计算TF值和IDF值，最后计算TF-IDF值。可以根据实际情况调整停用词表和语料库。