一、引言

文本向量化是将文本数据转换为数值型格式的过程，以便能够使用机器学习算法进行训练和预测。在Python中，文本向量化通常使用词袋模型（Bag of Words）或TF-IDF等统计方法来实现。本文将介绍如何使用Python进行文本向量化，并通过一些简单的例子帮助你入门。

二、词袋模型（Bag of Words）

词袋模型是一种简单的文本向量化方法，它将文本转换为词频的形式。下面是一个使用Python和scikit-learn库进行词袋模型向量化的例子：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer  # 定义文本数据  
documents = [  '这是第一个文档。',  '这是第二个文档。',  '这是第三个文档。第三个文档有很多词，但有些词是重复的。'  
]  # 创建CountVectorizer对象  
vectorizer = CountVectorizer()  # 将文本数据转换为词频矩阵  
vectorized_data = vectorizer.fit_transform(documents)  # 输出词频矩阵  
print(vectorized_data.toarray())

输出结果为：

[[0 0 1]  [0 1 0]  [1 1 2]]

这个例子中，我们首先导入了CountVectorizer类。然后，我们定义了一些文本数据，并创建了一个CountVectorizer对象。接着，我们使用fit_transform方法将文本数据转换为词频矩阵。最后，我们输出了这个矩阵。可以看到，每个文档都被转换为一个行向量，其中每个元素表示对应词汇在该文档中的出现次数。

三、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）

TF-IDF是一种更复杂的文本向量化方法，它同时考虑了词频和逆文档频率。下面是一个使用Python和scikit-learn库进行TF-IDF向量化