empty vocabulary； perhaps the documents only contain stop words

我们平常的转换文档可能都是这样的：

a = ["Chinese Beijing Chinese","Chinese Chinese Shanghai","Chinese Macao","Tokyo Japan Chinese"]

现在变成了下面这样

a=['h',"e","l","l","o"]

这样的话，我们需要修改analyzer="char"（字符级别转向量），否则报错，默认是analyzer="word"（单词级别转向量）。
如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
#标签是字符串
a=['h',"e","l","l","o"]
atv=TfidfVectorizer(analyzer="char")
atv_fit=atv.fit_transform(a)#下面这行代码是打印标签对应哪一列为1，这个TfidfVectorizer是按字母顺序排序的a-z。
print(atv.get_feature_names())
av=atv_fit.toarray()
av

不报错，结果如下：

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