CountVectorizer.transform()

CountVectorizer.transform() 是用于将文本数据转换为稀疏矩阵表示的方法。它是scikit-learn库中的一个函数，用于将文本数据转化为词频矩阵。

使用方法如下：
1. 首先，创建一个CountVectorizer对象，可以设置一些参数来定制化转换过程（如停用词、词袋大小等）。
2. 调用fit_transform()方法，将文本数据传入，返回一个稀疏矩阵表示的词频矩阵。

示例代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 创建CountVectorizer对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 假设有一个文本数据集
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This document is the second document.',
    'And this is the third one.',
    'Is this the first document?'
]

# 转换文本数据为词频矩阵
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 打印词频矩阵
print(X.toarray())

# 输出结果：
# [[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
#  [0 2 0 1 0 1 1 0 1]
#  [1 0 0 1 1 0 1 1 1]
#  [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]

上述代码中，CountVectorizer会将文本数据转换为以单词为特征的词频矩阵，每一行表示一个文档，每一列表示一个单词，矩阵中的值表示该单词在对应文档中出现的次数。

希望以上回答能够帮到你！如果还有其他问题，请继续提问。