2017-09-11 11 views

答えて

3

cv = CountVectorizer(stop_words=None,analyzer='word',token_pattern='.*',max_features=None) 
text = ['this','is','a','Test','!'] 
fcv = cv.fit_transform(list) 
fcv = [cv.vocabulary_.get(t) for t in text] 
print fcv 

戻り、lowercase=Falseを追加します。

cv = CountVectorizer(stop_words=None, analyzer='word', token_pattern='.*', 
     max_features=None, lowercase=False) 
+1

はい。おそらく、 '' Test''と '' test''のために '' cv.vocabulary_.get(t.lower())を '' text in ''にしたいと思うかもしれません.... –

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私はそこにパラメータがあることに気付かなかった。ありがとうございました! http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.fit_transform – Sindico

+1

@Sindicoはい、**でも、おそらくあなたはしたくないでしょうそのパラメータを使用してください!**デフォルトが 'True'になっている理由はあります。 –

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