python抽取特征值

最新推荐文章于 2022-05-14 19:47:37 发布

原创

最新推荐文章于 2022-05-14 19:47:37 发布 · 2.3k 阅读

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博客内容探讨了Python中如何抽取特征值，通过示例展示了如何从数据中获取特定的数值，例如(0,1)对应1.0和(0,3)对应100。这些结果与表格数据有关，如上海、北京、深圳的temperature字段。" 104120660,9067847,Varnish详解：反向代理缓存与负载均衡实践,"['负载均衡', '反向代理', '缓存技术', 'Varnish配置', 'Web加速']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler
import jieba
def dictVec():
    dict=DictVectorizer() #实例化某个类
    data=dict.fit_transform([{'city': '北京', 'temperature': 100},
                             {'city': '上海', 'temperature': 60},
                             {'city': '深圳', 'temperature': 30}])  #此方法很重要,该方法用来抽取特征值
    print(data)
    print(type(data))
    print("---------------------------")
    print(dict.get_feature_names())  #返回类别名称
    print(dict.inverse_transform(data))  #转换之前的数据格式
    #print(dict.transform(data))  #按照原先的标准转换
    return None

运行结果：
在这里插入图片描述
我们可以看到结果中
(0,1) 1.0
(0,3) 100
那么是怎么来的呢？
这个结果和下面的东西有关系

上海北京深圳 temperature
0 1 0 100