修改代码将所有字符串类型的G.nodes[node][feature_name]转换为One-Hot编码:from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder # 构建One-Hot编码器 encoder = OneHotEncoder() # 遍历节点,将特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码 for i, node in enumerate(G.nodes()): for j, feature_name in enumerate(feature_names): if feature_name in G.nodes[node]: if isinstance(G.nodes[node][feature_name], str) and G.nodes[node][feature_name].isdigit(): # 将字符串类型数字转换为整型 feature_value = int(G.nodes[node][feature_name]) # 使用One-Hot编码器将整型特征转换为One-Hot编码 feature_vector = encoder.fit_transform([[feature_value]]).toarray()[0] feature_matrix[i, j:j+len(feature_vector)] = feature_vector else: # 非字符串类型数字或非数字类型特征,直接赋值 feature_matrix[i,j] = G.nodes[node][feature_name] else: # 缺失值填充为0 feature_matrix[i,j] = 0
时间: 2024-03-05 21:53:38 浏览: 73
好的,这段代码的主要作用是将图G中的节点的特征矩阵中的字符串类型数字转换为One-Hot编码,并将非字符串类型数字或非数字类型特征直接赋值到特征矩阵中,最后将缺失值填充为0。如果你想将所有字符串类型的G.nodes[node][feature_name]转换为One-Hot编码,可以修改代码如下:
```python
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# 构建One-Hot编码器
encoder = OneHotEncoder()
# 遍历节点,将特征矩阵中的字符串类型转换为One-Hot编码
for i, node in enumerate(G.nodes()):
for j, feature_name in enumerate(feature_names):
if feature_name in G.nodes[node]:
feature_value = G.nodes[node][feature_name]
if isinstance(feature_value, str):
# 使用One-Hot编码器将字符串类型特征转换为One-Hot编码
feature_vector = encoder.fit_transform([[feature_value]]).toarray()[0]
feature_matrix[i, j:j+len(feature_vector)] = feature_vector
elif isinstance(feature_value, (int, float)):
# 非字符串类型数字或浮点数,直接赋值
feature_matrix[i,j] = feature_value
else:
# 非数字类型特征,填充为0
feature_matrix[i,j] = 0
else:
# 缺失值填充为0
feature_matrix[i,j] = 0
```
这样修改后,所有字符串类型的特征都会被转换为One-Hot编码,并赋值到特征矩阵中。
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