from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer()
#corpus
corpus = ['我 来 到 北京 大学','他 来到 了 网易 杭研 大厦','小明 硕士 毕业 于 中国 科学院','我 爱 北京 天安门']
result = tfidf.fit_transform(corpus).toarray()
print(result)
#统计关键词
word = tfidf.get_feature_names()
print(word)
#统计关键词出现的次数
for k,v in tfidf.vocabulary_.items():
print(k,v)
#对比第i类词语tf-idf权重
for i in range(len(result)):
print ('-----',i,'-----')
for j in range(len(word)):
print (word[j],result[i][j])
输出是：
