定义：
TF-IDF 是针对一个文档集合（语料库）设计的，这种统计方法用于评估一个词语对于一份文件的重要程度
就是TF-IDF的值越高，这个词在这篇文档中的重要性就越高
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TF (Term Frequency): 这是一个单词在该篇文章中出现的频率。例如，如果一个单词在文档中出现了5次，而文档总共有100个单词，那么这个单词的TF值就是5/100=0.05。
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IDF (Inverse Document Frequency): 这是用来衡量一个单词对文档集合（或语料库）的重要性的值。IDF的计算公式通常是取对数形式，比如，如果语料库中有1000个文档，而某个单词只出现在10个文档中，那么这个单词的IDF值就是log(1000/10)=2。
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TF-IDF: 这是将TF和IDF相乘得到的值。在上面的例子中，如果一个单词在某个文档中的TF是0.05，IDF是2，则它的TF-IDF值就是0.05 * 2 = 0.1。
原理：
如果某个词语在一篇文章中出现的频率高（词频，TF），并且在其他文章中很少出现（逆文档频率，IDF），则认为这个词语具有很好的类别区分能力，对理解文档的内容很重要
步骤：
1. 将所有的文章组成集合list，作为参数，传递给对象
demo：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 示例文档
documents = [
"the sky is blue",
"the sun is bright"
]
# 初始化 TF-IDF 向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()
# 计算 TF-IDF
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
# 获取词汇
words = vectorizer.get_feature_names_out()
# 将 TF-IDF 矩阵转换为数组
tfidf_array = tfidf_matrix.toarray()
# 创建一个字典来存储每个文档的 TF-IDF
tfidf_dict = {word: tfidf_array[:, idx] for idx, word in enumerate(words)}
tfidf_dict
