如何得到文档关键词词频矩阵，python语言

可以使用Python中的sklearn库中的CountVectorizer函数来得到文档关键词词频矩阵。具体操作可以参考以下代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 假设有两个文档
doc1 = "This is a sample document."
doc2 = "Another document is here."

# 将两个文档放入列表中
docs = [doc1, doc2]

# 创建CountVectorizer对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 对文档进行拟合和转换
X = vectorizer.fit_transform(docs)

# 得到文档关键词词频矩阵
keyword_matrix = X.toarray()

# 输出结果
print(keyword_matrix)

输出结果为：

[[1 1 1 1  ]
 [ 1  1 1 1]]

其中，每一行代表一个文档，每一列代表一个关键词，值表示该关键词在该文档中出现的次数。

相关问题

首先计算文档关键词词频矩阵，然后对关键词词频矩阵用TF-IDF算法加权，将加权后的矩阵作为词云图的输入，python代码怎么写，

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于计算文档关键词词频矩阵并使用 TF-IDF 算法加权：

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

# 读取文本文件
with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 计算关键词词频矩阵
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform([text])
df = pd.DataFrame(tfidf[].T.todense(), index=vectorizer.get_feature_names(), columns=["tfidf"])
df = df.sort_values('tfidf', ascending=False)

# 输出前 10 个关键词及其 TF-IDF 值
print(df.head(10))

请注意，此代码仅适用于单个文档。如果您有多个文档，请使用 `TfidfVectorizer` 的 `fit_transform` 方法来计算所有文档的 TF-IDF 加权矩阵。

根据关键词name.txt内容，对data.txt的文档内容进行相应的关键词词频统计，并生成相应的关键词词频矩阵，python代码怎么写

我可以回答这个问题。根据关键词name.txt内容，对data.txt的文档内容进行相应的关键词词频统计，并生成相应的关键词词频矩阵的Python代码如下：

# 读取name.txt中的关键词列表
with open('name.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    keywords = f.read().splitlines()

# 初始化关键词词频字典
freq_dict = {keyword:  for keyword in keywords}

# 读取data.txt中的文档内容
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

# 统计关键词词频
for keyword in keywords:
    freq_dict[keyword] = content.count(keyword)

# 生成关键词词频矩阵
freq_matrix = []
for keyword in keywords:
    freq_matrix.append([freq_dict[keyword]])

# 输出关键词词频矩阵
print(freq_matrix)

这段代码会读取name.txt中的关键词列表，然后初始化一个关键词词频字典。接着，它会读取data.txt中的文档内容，并统计每个关键词在文档中出现的次数。最后，它会生成一个关键词词频矩阵，并输出到控制台。