我可以使用文档中示例中的代码,其中 fit_transform() 函数的输入是句子列表,即:
corpus = [
'this is the first document',
'this is the second second document',
'and the third one',
'is this the first document?'
]
X = vectorizer.fit_transform(语料库)
并得到预期的数据。但是,当我尝试用文件列表或文件对象替换语料库时,如文档所示,它可以是:
" 适合(raw_documents, y=None)
Learn a vocabulary dictionary of all tokens in the raw documents.
Parameters :
raw_documents : iterable
An iterable which yields either str, unicode or file objects.
Returns :
self :
"
..所以我认为我对管道的理解中缺少一些东西。给定一个我想要 CountVectorize 的文件目录,我该怎么做?如果我尝试提供文件对象列表,如 [open(file,'r')],我得到的错误消息是文件对象没有较低的功能。