用python代码完成基于逻辑回归对所输入文本数据进行文本分类，并输出文本分类结果。

好的，下面是一个用Python完成基于逻辑回归对输入文本数据进行分类的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 准备训练数据
train_data = pd.read_csv('train.csv')
train_text = train_data['text'].values
train_label = train_data['label'].values

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_features = vectorizer.fit_transform(train_text)

# 训练模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(train_features, train_label)

# 准备测试数据
test_data = pd.read_csv('test.csv')
test_text = test_data['text'].values

# 特征提取
test_features = vectorizer.transform(test_text)

# 预测并输出结果
test_predict = lr.predict(test_features)
print(test_predict)

在这个代码中，我们使用了Pandas库读取训练数据和测试数据，使用了TfidfVectorizer库进行特征提取，使用了LogisticRegression库进行模型训练和预测。具体的流程如下：

1. 读取训练数据和测试数据，这里假设数据已经按照CSV格式存储。

2. 使用TfidfVectorizer进行特征提取，将文本转换成数值特征。这里我们使用了默认参数，包括去除停用词等操作。

3. 使用LogisticRegression进行模型训练，将特征和标签作为输入，得到训练好的模型。

4. 使用TfidfVectorizer对测试数据进行特征提取。

5. 使用训练好的模型对测试数据进行分类预测，得到分类结果。

6. 输出分类结果。

需要注意的是，这个代码示例仅仅是一个简单的演示，并没有考虑到模型选择、调参等问题。在实际应用中，我们需要更加细致地进行特征提取和模型选择，以获得更好的分类效果。