CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率。
CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird'] # “dog cat fish” 为输入列表元素,即代表一个文章的字符串
cv = CountVectorizer() # 创建词袋数据结构
cv_fit=cv.fit_transform(texts)
#上述代码等价于下面两行
#cv.fit(texts)
#cv_fit=cv.transform(texts)
print(cv.get_feature_names()) #['bird', 'cat', 'dog', 'fish'] 列表形式呈现文章生成的词典
print(cv.vocabulary_) # {‘dog’:2,'cat':1,'fish':3,'bird':0} 字典形式呈现，key：词，value:词频
print(cv_fit)
# （0,3） 1 第0个列表元素，**词典中索引为3的元素**， 词频
print(cv_fit.toarray()) #.toarray() 是将结果转化为稀疏矩阵矩阵的表示方式；
# [[0 1 1 1]
# [0 2 1 0]
# [1 0 0 1]
# [1 0 0 0]]
print(cv_fit.toarray().sum(axis=0)) #每个词在所有文档中的词频
# [2 3 2 2]
原文：
https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/82320307