python 计算onehot 并实现绘图

最新推荐文章于 2025-05-06 23:38:51 发布

guofeng314

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文章标签： python 机器学习数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guofeng314/article/details/131269351

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该代码片段展示了如何使用Python的scikit-learn库中的CountVectorizer对文本数据进行one-hot编码，特别是设置binary=True来创建二值特征。它处理了两个短语并生成了一个二维数组表示，然后用seaborn的heatmap展示编码结果，列标签为特征名称，行标签为样本。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
corpus = ['time flies like an arrow', 'Fruit flies like a banana']
one_hot_vectorizer = CountVectorizer(binary=True)
one_hot=one_hot_vectorizer.fit_transform(corpus).toarray()
print(one_hot)
fs = one_hot_vectorizer.get_feature_names_out();
print(fs)
sns.heatmap(one_hot, annot=True, cbar=False, xticklabels=fs, yticklabels=['s1','s2'])
plt.show()