我是人们烈日炎炎口中的一滴水；我是水桶里的一注清泉；我是大海里的一阵水花。有人喜欢茫茫的大雪，有人喜欢如丝的细雨，可是我喜欢那迷人的雾。
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。
