from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
test_a = ['天天 爱 LOL',
'爱 玩 游戏',
'我 是 男生',
'男生 ',
'爸爸 也 爱 玩 lol'
]
tf = TfidfVectorizer()
print(tf.fit_transform(test_a).toarray())
print(tf.vocabulary_) # 返回columns字段字典
test_b = ['爸爸 也 爱 玩 lol']
print(tf.transform(test_b).toarray()) # 以test_a数据创建的词袋模型，一一查找新文本，匹配上有数，匹配不上为0,不影响原模型
test_c = ['爸爸 爸爸 爱 玩 lol']
test_a = ['天天 爱 LOL',
'爱 玩 游戏',
'我 是 男生',
'男生 ',
'爸爸 也 爱 玩 lol'
]
tf = CountVectorizer()
print(tf.fit_transform(test_a).toarray())
print(tf.vocabulary_) # 返回columns字段字典
test_b = ['爸爸 爸爸 爱 玩 lol']
print(tf.transform(test_b).toarray()) # 以test_a数据创建的词袋模型，一一查找新文本，匹配上有数，匹配不上为0,不影响原模型
test_c = ['爸爸 爸爸 爱 玩 lol']
print(tf.transform(test_c).toarray()) # 以test_a数据创建的词袋模型，一一查找新文本，匹配上有数，匹配不上为0
目前结论：
模型以新文档数据创建的词袋模型，一一查找新文本的分词结果，
匹配上填充单体基于新文档，总体文档基于测试集算的的tf-idf值
新文档有的，而模型中词袋模型没有的词填充为0,不影响原模型
