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对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解

 更新时间：2018年07月11日 09:08:31   作者：hiptonese  
今天小编就为大家分享一篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如下所示：

#简单来说 LabelEncoder 是对不连续的数字或者文本进行编号
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
le.fit([1,5,67,100])
le.transform([1,1,100,67,5])
输出： array([0,0,3,2,1])

#OneHotEncoder 用于将表示分类的数据扩维：
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder()
ohe.fit([[1],[2],[3],[4]])
ohe.transform([2],[3],[1],[4]).toarray()
输出：[ [0,1,0,0] , [0,0,1,0] , [1,0,0,0] ,[0,0,0,1] ]

以上这篇对python 数据处理中的LabelEncoder 和 OneHotEncoder详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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