Python是一種廣泛使用的編程語言，其有著豐富的擴展庫和強大的面向對象編程能力。其中，詞條向量化是Python的一個應用之一，它可以將文本數據轉換成數學向量，使得文本數據可以在計算機上進行分析。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 創建詞袋模型
vectorizer = CountVectorizer()
# 將文本數據轉換成矩陣
corpus = [
'This is the first document',
'This document is the second document',
'And this is the third one',
'Is this the first document'
]
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 查看矩陣
print(X.toarray())

在上面的代碼中，我們使用了NumPy和scikit-learn庫中的CountVectorizer類來創建詞袋模型和轉換文本數據。詞袋模型指的是將文本數據轉換成一個矩陣，其中每一行表示一個文本數據，每一列表示一個詞條，矩陣中的每一個數值表示該文本數據中該詞條出現的次數。

接下來，我們來具體解釋一下上面的代碼：

1. 首先，我們導入了NumPy和scikit-learn庫中的CountVectorizer類。
2. 然后，我們創建了一個CountVectorizer對象vectorizer，這個對象可以用來創建詞袋模型。
3. 接著，我們將四個文本數據存儲在corpus變量中，并使用vectorizer對象的fit_transform方法將這些文本數據轉換成一個矩陣X。
4. 最后，我們使用NumPy庫中的toarray方法將矩陣X轉換成一個數組，并打印出來。

通過上面的代碼，我們可以將文本數據轉換成數學向量，便于計算機進行分析和處理，這在文本分類、情感分析和信息檢索等領域中都有著廣泛的應用。