Відповідність індексів ознак назвам ознак

У відеоуроці ми бачили, що CountVectorizer не обов'язково індексує словник в абетковому порядку. У цій вправі ви навчитеся зіставляти кожен індекс ознаки з відповідною назвою ознаки зі словника.

Ми використаємо ті самі три речення про левів із відео. Речення доступні в списку corpus і вже виведені в консоль.

Ця вправа є частиною курсу

Інженерія ознак для NLP у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть об'єкт CountVectorizer. Назвіть його vectorizer.
За допомогою fit_transform() згенеруйте bow_matrix для corpus.
Використовуючи метод get_feature_names(), зіставте назви стовпців із відповідним словом у словнику.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create CountVectorizer object
vectorizer = ____

# Generate matrix of word vectors
bow_matrix = vectorizer.____(____)

# Convert bow_matrix into a DataFrame
bow_df = pd.DataFrame(bow_matrix.toarray())

# Map the column names to vocabulary 
bow_df.columns = vectorizer.____

# Print bow_df
print(bow_df)

Редагувати та запускати код