python 处理标签常常需要将一组标签映射到一组数字，数字还要求连续。

比如 ['a', 'b', 'c', 'a', 'a', 'b', 'c'] ==(a->0, b->1, c->2)=> [0, 1, 2, 0, 0, 1, 2]。为了便于本文被搜索，加个关键词：重新编码

可以用sklearn.preprocessing.LabelEncoder()这个函数。

以数字标签为例：

from sklearn import preprocessing

le = preprocessing.LabelEncoder()

le.fit([1,2,2,6,3])

获取标签值#

In [2]: le.classes_

Out[2]: array([1, 2, 3, 6])

将标签值标准化#

In [3]: le.transform([1,1,3,6,2])

Out[3]: array([0, 0, 2, 3, 1], dtype=int64)

将标准化的标签值反转#

即“反向编码”：

In [4]: le.inverse_transform([0, 0, 2, 3, 1])

Out[4]: array([1, 1, 3, 6, 2])

非数字型标签值标准化：

In [5]: from sklearn import preprocessing

   ...: le =preprocessing.LabelEncoder()

   ...: le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])

   ...: print('标签个数:%s'% le.classes_)

   ...: print('标签值标准化:%s' % le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"]))

   ...: print('标准化标签值反转:%s' % le.inverse_transform([2, 2, 1]))

   ...:

标签个数:['amsterdam' 'paris' 'tokyo']

标签值标准化:[2 2 1]

标准化标签值反转:['tokyo' 'tokyo' 'paris']

巴特西

python标签值标准化到[0-(#class-1)]

以数字标签为例：

获取标签值#

将标签值标准化#

将标准化的标签值反转#

非数字型标签值标准化：

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