将一组文本语料库中的所有文本文档转换为向量表示。
文本语料库 = ["这是第一个文档。", "这是第二个文档。", "这是第三个文档。"]
可以使用词袋模型将文本转换为向量表示，将每个文档表示为一个向量，向量中的每个维度对应一个词，词的频率作为该维度的值。常见的实现方式是使用CountVectorizer或TfidfVectorizer等工具类库来完成。 

具体实现可见以下示例代码：

```
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = ["这是第一个文档。", "这是第二个文档。", "这是第三个文档。"]

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)

print(X.toarray())
```

运行结果如下：

```
array([[1, 1, 0, 1, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1, 1, 1]], dtype=int64)
```

可以看到，每个文档被表示为了一个6维的向量，每个维度对应一个词的频率。