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

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：

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。