当我传递自定义词汇表列表时，Python中的CountVectorizer()返回全零

当传递自定义词汇表列表时，Python中的CountVectorizer()函数返回全零是因为该函数默认使用内置的停用词列表，并且只考虑了停用词之外的单个词汇，而没有考虑自定义词汇表中的词汇。

CountVectorizer()函数是scikit-learn库中用于将文本转换为词频矩阵的函数，常用于文本挖掘和自然语言处理任务。它将文本转换为一个稀疏矩阵，其中每个文档对应一行，每个词汇对应一列，矩阵中的每个元素表示该词汇在对应文档中的频率。

为了解决返回全零的问题，可以通过设置参数来自定义词汇表列表。在CountVectorizer()函数中，可以通过传递参数vocabulary来指定自定义的词汇表。该参数应该是一个字典，其中键为词汇，值为对应的索引。

以下是一个示例代码，展示了如何传递自定义词汇表列表，并得到非全零的词频矩阵：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 自定义词汇表列表
custom_vocabulary = ['apple', 'banana', 'orange']

# 创建CountVectorizer对象，并传递自定义词汇表
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=custom_vocabulary)

# 文本数据
corpus = ['I like apple and banana', 'I hate orange']

# 将文本数据转换为词频矩阵
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 打印词频矩阵
print(X.toarray())

上述代码中，自定义词汇表列表为['apple', 'banana', 'orange']，文本数据为['I like apple and banana', 'I hate orange']。运行后会输出非全零的词频矩阵，表示每个词汇在对应文档中的频率。

对于推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，我无法直接提供，建议您访问腾讯云官方网站或联系腾讯云客服获取相关信息。