Как прочитать вывод scikit-learn TfidfVectorizer ⇐ Python

[Anonymous]

Я читал о реализации scikit-learn TfidfVectorizer. Например:

Код: Выделить всё

new_docs = ['He watches basketball and baseball', 'Julie likes to play basketball', 'Jane loves to play baseball']
new_term_freq_matrix = tfidf_vectorizer.transform(new_docs)
print tfidf_vectorizer.vocabulary_
print new_term_freq_matrix.todense()

выход:

Код: Выделить всё

{u'me': 8, u'basketball': 1, u'julie': 4, u'baseball': 0, u'likes': 5, u'loves': 7, u'jane': 3, u'linda': 6, u'more': 9, u'than': 10, u'he': 2}
[[ 0.57735027  0.57735027  0.57735027  0.          0.          0.          0.
0.          0.          0.          0.        ]
[ 0.          0.68091856  0.          0.          0.51785612  0.51785612
0.          0.          0.          0.          0.        ]
[ 0.62276601  0.          0.          0.62276601  0.          0.          0.
0.4736296   0.          0.          0.        ]]

Что такое {ты мне': 8, ты'баскетбол': 1, ты'Джули': 4, ты'бейсбол': 0, ты'нравишься': 5, ты'любишь': 7, ты'Джейн': 3, ты'Линда': 6, ты'море': 9, ты'чем': 10, ты'он': 2? Это матрица или просто вектор?
Что это такое:

Код: Выделить всё

[[ 0.57735027  0.57735027  0.57735027  0.          0.          0.          0.
0.          0.          0.          0.        ]
[ 0.          0.68091856  0.          0.          0.51785612  0.51785612
0.          0.          0.          0.          0.        ]
[ 0.62276601  0.          0.          0.62276601  0.          0.          0.
0.4736296   0.          0.          0.        ]]

Может ли кто-нибудь объяснить эти результаты более подробно?