Python文檔向量化是將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量的過程，使其能夠被計算機處理和應(yīng)用。文本向量化是自然語言處理中的重要過程，可用于文本分類、聚類、信息檢索等任務(wù)。

# 示例代碼
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 輸入文本
doc_list = [
'Python是一門強大的編程語言',
'Python被廣泛用于人工智能領(lǐng)域',
'深度學(xué)習(xí)是Python應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一'
]
# 實例化CountVectorizer對象
vectorizer = CountVectorizer()
# 將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量
doc_vector = vectorizer.fit_transform(doc_list)
# 查看向量化結(jié)果
print(doc_vector.toarray())
# 輸出結(jié)果
[[0 1 1 1 0 1]
 [1 1 0 0 1 0]
 [1 0 0 0 1 0]]

上述代碼使用了scikit-learn庫中的CountVectorizer類，通過fit_transform方法將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)值向量。經(jīng)過向量化處理后，原始的文本被轉(zhuǎn)換成了多維稀疏向量，每個維度的值表示該文本中對應(yīng)詞語出現(xiàn)的次數(shù)。

Python文檔向量化可以幫助我們更好地對文本進行分析和處理，提高自然語言處理的效率和準確率。