Python 里面labelencoder 完了以后怎么看对应的数值和编码前的对应

在使用 LabelEncoder 对数据进行编码后，可以通过调用其 classes_ 属性来查看对应的数值和编码前的对应关系。该属性返回一个数组，数组的每个元素表示一个类别，元素的索引表示该类别对应的数值。例如：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
labels = ['cat', 'dog', 'cat', 'bird', 'zebra']
le.fit(labels)

# 查看对应关系
print(le.classes_)

输出结果为：

array(['bird', 'cat', 'dog', 'zebra'], dtype='<U5')

其中，数组的第一个元素表示编码前的类别 'bird'，其对应的数值为 0；第二个元素表示编码前的类别 'cat'，其对应的数值为 1；第三个元素表示编码前的类别 'dog'，其对应的数值为 2；第四个元素表示编码前的类别 'zebra'，其对应的数值为 3。

相关问题

python实现中文独热编码

### 回答1：
中文独热编码的实现需要先将中文文本转化为数字编码（如Unicode编码），然后再将数字编码转化为独热编码。

以下是一个简单的 Python 实现：

import numpy as np

def text_to_sequence(text):
    # 将中文文本转化为数字编码
    sequence = []
    for char in text:
        sequence.append(ord(char))
    return sequence

def one_hot_encode(sequence, vocab_size):
    # 将数字编码转化为独热编码
    encoding = np.zeros((len(sequence), vocab_size))
    for i, number in enumerate(sequence):
        encoding[i][number] = 1
    return encoding

其中，`text_to_sequence` 函数将中文文本转化为数字编码，并返回一个数字序列。`one_hot_encode` 函数将数字序列转化为独热编码，并返回一个独热编码矩阵。其中，`vocab_size` 参数表示词汇表的大小，即数字编码的最大值加一。

示例：

text = '中文独热编码'
sequence = text_to_sequence(text)
encoding = one_hot_encode(sequence, vocab_size=65536)
print(encoding)

输出：

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

其中，独热编码矩阵的行数为数字序列的长度，列数为词汇表的大小。在独热编码矩阵中，每行表示一个数字编码的独热编码。

### 回答2：
Python可以使用`sklearn`库中的`OneHotEncoder`来实现中文独热编码。

首先，需要安装sklearn库，可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn

接下来，我们可以先将中文字符串转化为数字编码，然后再进行独热编码。可以使用`LabelEncoder`来将中文字符串转化为数字编码。

下面是一个示例代码实现：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 定义中文字符串列表
chinese_data = ['苹果', '香蕉', '橙子', '苹果']

# 创建LabelEncoder对象
label_encoder = LabelEncoder()

# 将中文字符串转化为数字编码
integer_data = label_encoder.fit_transform(chinese_data)
print('数字编码:', integer_data)

# 创建OneHotEncoder对象
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)

# 将数字编码转化为独热编码
integer_data = integer_data.reshape(len(integer_data), 1) # 将数据转化为二维矩阵
onehot_data = onehot_encoder.fit_transform(integer_data)
print('独热编码:', onehot_data)

运行以上代码，可以得到如下输出：

数字编码: [1 2 0 1]
独热编码: [[0. 1. 0.] [0. 0. 1.] [1. 0. 0.] [0. 1. 0.]]

以上示例中，我们先将中文字符串转化为数字编码，然后使用OneHotEncoder将数字编码转化为独热编码。输出结果显示，中文字符串分别被转化为了对应的独热编码。

### 回答3：
Python实现中文独热编码可以通过使用sklearn库中的OneHotEncoder方法实现。首先，我们需要将中文文本转换为数值形式，即将每个中文字符映射到一个唯一的数值。这可以通过构建一个包含所有可能字符的字典来实现。然后，使用sklearn的OneHotEncoder方法将数值形式的中文文本进行独热编码。

以下是一个示例代码：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 中文文本
texts = ['我喜欢编程', 'Python很有趣', '机器学习很有挑战']

# 构建字典，将每个中文字符映射到一个唯一的数值
char_dict = {}
char_index = 1

for text in texts:
    for char in text:
        if char not in char_dict:
            char_dict[char] = char_index
            char_index += 1

# 将中文文本转换为数值形式，表示为一个二维数组
numeric_texts = []

for text in texts:
    numeric_text = [char_dict[char] for char in text]
    numeric_texts.append(numeric_text)

# 创建OneHotEncoder对象
encoder = OneHotEncoder()

# 对数值形式的中文文本进行独热编码
encoded_texts = encoder.fit_transform(numeric_texts).toarray()

print(encoded_texts)

以上代码首先构建了一个字典，用于将中文字符映射到数值。然后，将中文文本转换为数值形式，并使用OneHotEncoder进行独热编码。最后，打印输出独热编码后的结果。

注意：以上示例代码仅适用于处理中文字符，若要处理更大范围的中文文本，可能需要更复杂的预处理步骤。

写一份代码利用LabelEncoder将df['configuration']中值为‘normal'的编码为7，值为’overload'的编码为 8，值为‘stall的编码为9

以下是示例代码：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 创建 LabelEncoder 对象
le = LabelEncoder()

# 对 configuration 列进行编码
df['configuration'] = le.fit_transform(df['configuration'])

# 将 normal 编码为 7，overload 编码为 8，stall 编码为 9
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['normal'])[0], 'configuration'] = 7
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['overload'])[0], 'configuration'] = 8
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['stall'])[0], 'configuration'] = 9

以上代码首先使用 LabelEncoder 将 configuration 列中的字符串编码为数值。然后，使用 loc 方法将 normal、overload 和 stall 对应的编码值改为 7、8 和 9。