接着刚才的代码，给出实现基于文档中的非停用词及其TF-IDF值，生成该文档的词向量的具体代码

### 回答1：
首先，你需要获取文档中的非停用词列表和每个非停用词的TF-IDF值。如果你已经获取了这些信息，可以使用下面的代码生成词向量：

# 获取文档的非停用词列表和TF-IDF值
non_stop_words = ['word1', 'word2', 'word3', ...]
tfidf_values = [0.5, 0.3, 0.2, ...]

# 创建一个空的词向量
doc_vector = [0] * len(non_stop_words)

# 遍历非停用词列表，并在词向量中设置每个非停用词的TF-IDF值
for i, word in enumerate(non_stop_words):
    doc_vector[i] = tfidf_values[i]

print(doc_vector)

输出结果应该为每个非停用词的TF-IDF值组成的列表。

注意：这段代码假设您已经获取了文档中的非停用词列表和每个非停用词的TF-IDF值。如果还没有获取这些信息，你可能需要额外的代码来处理文本数据，提取非停用词并计算TF-IDF值。

### 回答2：
根据您的要求，我给出了基于文档的非停用词及其TF-IDF值来生成该文档的词向量的具体代码。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 停用词列表
stop_words = ["的", "了", "是", ...]  # 请根据需要补充停用词

# 读取文档
with open('document.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = file.readlines()
    
# 去除停用词并生成TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)
tfidf_vector = vectorizer.fit_transform(data)

# 获取词汇表
vocab = vectorizer.get_feature_names()

# 构建词向量矩阵
word_vector = np.array(tfidf_vector.toarray())

# 打印词汇表和对应的词向量
for i, word in enumerate(vocab):
    print("词汇:", word)
    print("词向量:", word_vector[:, i])

说明：
1. 使用`TfidfVectorizer`函数来计算TF-IDF值，传入`stop_words`参数来去除停用词。
2. 读取文档并存储在`data`列表中。
3. 使用`fit_transform()`方法计算TF-IDF向量。
4. 使用`get_feature_names()`方法获取词汇表。
5. 转换为稀疏矩阵后，使用`toarray()`方法将其转换为数组，存储在`word_vector`变量中。
6. 遍历词汇表，打印每个词汇及其词向量。

注意事项：
1. 请确保已将停用词添加到`stop_words`列表中，以便正确去除停用词。
2. 请将具体文档文件命名为`document.txt`并将其保存在代码文件相同的目录下。

希望以上代码对您有帮助。如果您有任何问题，请随时提问。

### 回答3：
为了实现基于文档中的非停用词及其TF-IDF值，生成该文档的词向量，我们可以按照以下步骤进行:

1. 导入所需的库:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jieba

2. 加载停用词列表:

stopwords = [line.strip() for line in open("stopwords.txt", encoding="utf-8").readlines()]

3. 准备文档数据:

documents = ["这是一个示例文档", "这是另一个示例文档", "这是最后一个示例文档"]

4. 对文档数据进行分词处理:

tokenized_documents = []
for document in documents:
    words = list(jieba.cut(document))
    tokenized_documents.append(" ".join([word for word in words if word not in stopwords]))

5. 使用TfidfVectorizer计算TF-IDF值并生成词向量:

vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(tokenized_documents)

现在，我们就得到了基于文档中的非停用词及其TF-IDF值的词向量。

完整的代码如下所示:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jieba

# 导入停用词列表
stopwords = [line.strip() for line in open("stopwords.txt", encoding="utf-8").readlines()]

# 准备文档数据
documents = ["这是一个示例文档", "这是另一个示例文档", "这是最后一个示例文档"]

# 对文档数据进行分词处理
tokenized_documents = []
for document in documents:
    words = list(jieba.cut(document))
    tokenized_documents.append(" ".join([word for word in words if word not in stopwords]))

# 使用TfidfVectorizer计算TF-IDF值并生成词向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(tokenized_documents)

这样，我们就可以通过vectors变量获得基于文档中非停用词及其TF-IDF值的词向量。