One hot向量．

One-hot向量是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式。它的表示形式是一个特征向量，其中只有一个元素是非零的，其他元素都是零。这个非零元素表示了该类别的存在，而其他元素表示了其他类别的不存在。

在自然语言处理领域，可以将文本进行分词，然后将每个单词作为一个one-hot向量。每个单词都有一个对应的向量，其中只有一个元素是非零的，表示该单词的存在。然后，将这些单词组合成一个句子的表示方式，这样一个句子就可以表示为一个二维向量，其中向量的行数是句子包含的单词总数。通过这种方式，还可以将多个句子组合成一个文章的表示。

以下是一个示例，展示了如何将类别变量转换为one-hot向量：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 假设有一个类别变量的数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'A', 'C']

# 创建一个OneHotEncoder对象
encoder = OneHotEncoder()

# 将类别变量转换为one-hot向量
one_hot_vector = encoder.fit_transform(categories.reshape(-1, 1)).toarray()

# 打印转换后的结果
print(one_hot_vector)

输出结果为：

[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 0. 1.]]

这里，类别变量'A'被转换为了[1, 0, 0]的one-hot向量，类别变量'B'被转换为了[0, 1, 0]的one-hot向量，类别变量'C'被转换为了[0, 0, 1]的one-hot向量。