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<h3>1<code>term_map</code>跟踪哪个术语处于哪个位置。</h3>
<pre><code>In [256]: term_map = np.array([2, 2, 3, 4, 4, 4, 2, 0, 0, 0])
In [257]: term_map
Out[257]: array([2, 2, 3, 4, 4, 4, 2, 0, 0, 0])
</code></pre>
<h3>2<code>term_scores</code>跟踪每个项在每个位置的权重。</h3>
^{pr2}$
<h3>3得到唯一值和逆指数。</h3>
<pre><code>In [260]: unqID, idx = np.unique(term_map, return_inverse=True)
In [261]: unqID
Out[261]: array([0, 2, 3, 4])
</code></pre>
<h3>4计算唯一值的得分。</h3>
<pre><code>In [262]: value_sums = np.bincount(idx, term_scores)
In [263]: value_sums
Out[263]: array([ 4., 16., 9., 21.])
</code></pre>
<h3>5初始化要更新的数组。索引对应于<code>term_map</code>变量中的值。</h3>
<pre><code>In [254]: vocab = np.zeros(13)
In [255]: vocab
Out[255]: array([ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
</code></pre>
<h3>6所需：将对应于3中所列位置的值4插入<code>vocab</code>变量。</h3>
<pre><code>In [255]: updated_vocab
Out[255]: array([ 4., 0., 16., 9., 21., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
</code></pre>
<p>如何创建6？在</p>
