vectorizer.get_feature_names() 函数来自哪个模块

`vectorizer.get_feature_names()` 函数通常用于从文本数据中提取特征，它常见于机器学习中的文本特征提取和向量化任务。根据常见的惯例，这个函数通常来自于 `sklearn.feature_extraction.text` 模块，也就是 scikit-learn 库中的特征提取模块。这个模块提供了各种用于文本特征提取的工具和函数。

相关问题

vectorizer.get_feature_names()函数怎么调用

您可以使用以下方式来调用`get_feature_names()`函数：

vectorizer = CountVectorizer()  # 或者使用其他的文本向量化器，比如TfidfVectorizer
X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # 将文本数据转换为向量

feature_names = vectorizer.get_feature_names()  # 获取特征名列表
print(feature_names)

在上面的代码中，`vectorizer`是一个文本向量化器对象，可以是`CountVectorizer`或`TfidfVectorizer`等。`corpus`是您要转换为向量的文本数据集。

调用`fit_transform()`方法将文本数据转换为向量表示，并返回一个稀疏矩阵 `X`。

然后，使用`get_feature_names()`方法获取特征名列表，并将其打印出来。

这样，您就可以获得文本向量化后的特征名列表了。

vectorizer.get_feature_names()

vectorizer.get_feature_names() 是一个函数，它会返回用于文本向量化的特征名称列表。这个列表包含了所有的单词、短语或词汇，它们在文本中出现过。这个函数常用于文本挖掘和自然语言处理的任务中。