Python sklearn fit_变换和变换行为

对

fit_transform

和

transform

方法的测试感到困惑

我有一个语料库，是字符串列表

corpus = ['sentence 1',...]

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

Vec = TfidfVectorizer()

X_tfidf1 = Vec.fit_transform(corpus)
X_tfidf2 = Vec.transform(corpus)

但是：

---

np.array_equal（X_tfidf1.todense（），X_tfidf2.todense（））

返回False，这对我来说没有意义，因为Vec安装在我的语料库上，两个TFIDF矩阵不应该是相同的吗？

请发布这些值不相等的地方好吗？如果可能的话，可能通过比较值。经过审查，似乎是一个舍入误差问题，尽管在使用TruncatedSVD时，fit_变换和transform之间的误差似乎大于0.1%