麻烦详细解释一下以下代码:麻烦详细解释一下以下代码:label = data['labels'] features = data['data'] un_label_list = list(set(label.tolist())) mapping = {} for index,item in enumerate(un_label_list): if item not in mapping: mapping[item] = index result = [mapping[item] for item in label.tolist()] modle_data = preprocessing.OrdinalEncoder() X = modle_data.fit_transform(features) label = np.array(result)
时间: 2023-06-20 18:04:10 浏览: 114
Python:雷达图的实现 的 air_data
这段代码主要是对数据进行一些预处理,将标签(label)转换成数字编码,并使用OrdinalEncoder对特征(features)进行编码。
首先,从变量data中获取标签和特征,分别赋值给label和features。
```
label = data['labels']
features = data['data']
```
接着,将标签转换成数字编码。首先使用set()函数将label转换成集合,然后使用tolist()函数将集合转换成列表。接下来,使用list()函数将列表转换为一个新的列表un_label_list,其中每个元素都是独一无二的标签。
```
un_label_list = list(set(label.tolist()))
```
然后,创建一个空字典mapping,用于存储标签与数字编码之间的映射关系。使用enumerate()函数遍历un_label_list列表中的元素,并使用if语句判断当前元素是否已经存在于映射字典mapping中,如果不存在,则将当前元素作为键,以枚举器的索引作为值存入字典中。
```
mapping = {}
for index,item in enumerate(un_label_list):
if item not in mapping:
mapping[item] = index
```
最后,使用列表推导式将标签列表label中的每个元素转换为数字编码,并将结果赋值给result。
```
result = [mapping[item] for item in label.tolist()]
```
接下来,使用OrdinalEncoder()函数创建一个编码器modle_data,并使用fit_transform()方法对特征进行编码,将结果赋值给变量X。
```
modle_data = preprocessing.OrdinalEncoder()
X = modle_data.fit_transform(features)
```
最后,将标签列表result转换为一个NumPy数组,并将其赋值给变量label。
```
label = np.array(result)
```
综上所述,这段代码的作用是将标签转换为数字编码,并使用OrdinalEncoder对特征进行编码,为机器学习模型的训练做准备。
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