1、#使用CountVectorizer将文本转换为词频矩阵

2、pdfplumber`用于读取PDF文件中的文本，`pandas`用于数据操作和分析，`scikit-learn`用于文本处理和特征提取。

3、#显示词频数据

4、vectorizer=CountVectorizer()

5、importpandasaspd

6、fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer

7、要在Python中统计PDF中的相关词频，你需要首先提取PDF中的文本，然后使用文本分析工具来统计词频。以下是一个简单的步骤指南：

8、importpdfplumber

9、print(_counts.sort_values(by="count",ascending=False))

10、pages=pdf.pages

11、导入所需的库：

12、将文本转换为词频矩阵：

13、withpdfplumber.open("your_pdf_file.pdf")aspdf:

14、text=page.extract_text()

15、#获取词频矩阵中的词频数据

16、统计词频：

17、page=pages[0]

18、_counts=pd.DataFrame(X.toarray(),columns=vectorizer.get_feature_names())

19、```python

20、#提取页面中的文本

21、#使用pdfplumber打开PDF文件

22、安装所需的库：

23、X=vectorizer.fit_transform([text])

24、#选择你要分析的页面，这里以第一页为例

25、pipinstallpdfplumberpandasscikit-learn

26、读取PDF文件：

27、这样，你就可以在Python中统计PDF中的相关词频了。请注意，这个示例仅针对单个页面进行分析。如果你需要分析整个PDF文件，你需要遍历所有页面并提取它们的文本，然后合并进行分析。