tf値とその単語の両方を対応させて出力したい

Question

##初めに
現在、テキストを形態素解析し、得られた単語のtf値を算出しました。
その出力を、どのtf値がどの単語に当てはまるのか、出力を見やすくしようとしています。

##現在のコード

import codecs
import numpy
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = codecs.open('morphology.txt', 'r').read().splitlines()
vectorizer = CountVectorizer(token_pattern=u'(?u)\b\w+\b')
transformer = TfidfTransformer()
tf = vectorizer.fit_transform(corpus)
numpy.set_printoptions(numpy.inf)
print(tf.toarray())
print(tf.shape)

##実行結果
[[ 16 30 3
...(中略)...
1 54 5]]
(1, 10309)

##結果の解説
テキストを形態素解析した結果のtxtファイルを読み込み、その単語たちのtf値を計算して、その値を全て出力しています。
また、最後の(1, 10309)は、テキストが1つ、出現した単語の数が10309でした。

##理想の出力
※イメージ1
16 りんご　30　オレンジ　3 ぶどう

のような、各tf値に対する単語も対応させて出力させたいです。
※イメージ2
[[ 16 30 3
...(中略)...
1 54 5]]

[[ りんご オレンジ ぶどう
...(中略)...
いちご ばなな とまと]]

のような、tf値と単語の出力自体は分かれているが、tf値の出力の順番に、その単語を出力する。(16がりんご、30がオレンジ)

##ご教授よろしくお願いします。

Answer 1

dateframeを使う事によって、解決しました