from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer countvec = CountVectorizer(min_df=1,max_df=1)
定義詞條矩陣函數；
min_df ：默認1，當為0-1的數時，表示小於min_df不納入關鍵詞；當大於1時，表示小於min_df不納入關鍵詞；
max_df ：默認1，當為0-1的數時，表示大於max_df不納入關鍵詞；當大於1時，表示大於max_df不納入關鍵詞；
analyze = countvec.build_analyzer()
analyze('郭靖 和 哀牢山 三十六 劍')
輸出分詞結果；
x = countvec.fit_transform(['郭靖 和 哀牢山 三十六 劍 哈哈 鏡子 哈哈 哈哈 哈哈','哈哈 哈哈 哈哈 噢 這樣啊 郭靖 三十六 哀牢山'])
訓練並轉換詞句成詞袋模型
x.todense() # 輸出詞條矩陣 countvec.get_feature_names() # 輸出詞條標籤名 countvec.vocabulary_ # 輸出詞條對應的位置
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