对于一个教程，我想手动实现TfidfVectorizer在做什么，只是为了显示后台发生了什么。在此Stack Overflow article中，我找到了TfidfVectorizer的工作方式。这样，就可以以简单的方式实现它，并且为矢量化器设置了正确的参数，其输出的确是相同的。都好。
但是，现在我有点困惑：TfidfVectorizer使用tf计算项频率CountVevtorizer。这意味着tf只是一个整数，表示一个术语在文档中出现的次数。但是通常将文档tf(t,d)中术语t的术语频率d定义为：
tf(t,d) = (#occurrences of t in d) / (#terms in d)
因此，术语频率是介于0和1之间的值。
这如何搭配在一起？为什么根据定义使用TfidfVectorizer项计数而不是（归一化）频率。我认为这没什么大不了的，但我会理解的。
参考方案
通常，TfidfVectorizer使用以下构造：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
features = ['1', '2', '3', '4', '5']
data = ['string1', 'string2', 'string3', 'string4', 'string5']
tfidfve = TfidfVectorizer()
tfidfve.fit_transform(data, features)
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