最近学习机器学习，接触到独热编码相关内容，参考了一些资料，加上自己的思考，做出了如下总结：

一、什么是独热编码

独热编码，即One-Hot编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

说起来这么复杂，举个例子就很容易理解了：

比如爱吃的水果有3种：苹果、葡萄和橙子，转换成独热编码分别表示为（此时上述描述中的N=3）：001, 010, 100。（当然转换成100, 010, 001也可以，只要有确定的一一对应关系即可）。

那么提出一个问题，苹果、葡萄和橙子分别转换成1, 2, 3行不行？

一般不这样处理，这样处理也不叫独热编码了，只能说是文本转换成数字，具体原因可以往下看。

二、为什么要进行独热编码

在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的。而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。

使用独热编码（One-Hot Encoding），将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用独热编码（One-Hot Encoding），会让特征之间的距离计算更加合理。

接下来举例说明：

我们选取离散型特征，共有五个取值，不使用独热编码（One-Hot Encoding），其表示分别是：

演员 =0；厨师 =1；公务员 =2；工程师 =3；律师 =4

两个工作之间的距离是：

d(演员，厨师) = 1
d(厨师，公务员) = 1
d(公务员，工程师) = 1
d(工程师，律师) = 1
d(演员，公务员） = 2
d(演员，工程师） = 3
…

显然这样的表示，计算出来的特征的距离是不合理。那如果使用独热编码（One-Hot Encoding），则得到d(演员，厨师) = 1与d(演员，公务员）都是1。那么，两个工作之间的距离就都是sqrt(2)。即每两个工作之间的距离是一样的，显得更合理。

此处参考文章为：

https://www.jianshu.com/p/42e93acacc52

三、如何用Python实现独热编码

方法1：get_dummies

将类别变量转换成虚拟变量/指示变量，也叫哑变量。

我们看一下它的定义：

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, 
                   sparse=False, drop_first=False, dtype=None)

各参数的含义：

data: array-like, Series, or DataFrame

prefix: string, list of strings, or dict of strings, default None

prefix_sep: str, default ‘_’ (转换后列名的前缀)

dummy_na: bool, default False（增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值）

columns: list-like, default None （指定需要实现类别转换的列名）

sparse: bool, default False

drop_first: bool, default False （获得k中的k-1个类别值，去除第一个）

dtype: dtype, default np.uint8

举例说明一下：

import numpy as np
import pandas as pd
s=pd.Series(list('abcd'))
s_=pd.get_dummies(s)
print(s_)

我们看一下结果：

   a  b  c  d
0  1  0  0  0
1  0  1  0  0
2  0  0  1  0
3  0  0  0  1

我们换一种表示方法：

import numpy as np
import pandas as pd
s=pd.Series(list('abcd'))
s_=pd.get_dummies(s,drop_first=True)
print(s_)

   b  c  d
0  0  0  0
1  1  0  0
2  0  1  0
3  0  0  1

再来看一个例子：

import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'city':['hang zhou','shang hai','bei jing'],'population':[20,32,51],'class':['A','A+','A+']})
print(df)
df_=pd.get_dummies(df)
print(df_)

首先看一下df的输出结果：

        city  population class
0  hang zhou          20     A
1  shang hai          32    A+
2   bei jing          51    A+

看一下df_的输出结果：

   population  city_bei jing  city_hang zhou  city_shang hai  class_A  class_A+
0          20              0               1               0        1         0
1          32              0               0               1        0         1
2          51              1               0               0        0         1

方法2：sklearn

Sklearn提供了一个编码器OneHotEncoder，用于将整数分类值转换成独热向量。

我们举一个例子：

from scipy.io import loadmat
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

dataset=loadmat('neural_network_dataset.mat')
print('数据集展示为:\n',dataset)

展示一下数据集的样子：

数据集展示为:
 {'__header__': b'MATLAB 5.0 MAT-file, Platform: GLNXA64, Created on: Sun Oct 16 13:09:09 2011', '__version__': '1.0', '__globals__': [], 'X': array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]), 'y': array([[10],
       [10],
       [10],
       ...,
       [ 9],
       [ 9],
       [ 9]], dtype=uint8)}

接下来我们把标签向量转换为独热向量：

X=dataset['X']
y=dataset['y']
encoder=OneHotEncoder(sparse=False)
y_onehot=encoder.fit_transform(y)
print(y[0])
print(y_onehot[0,:])

我们看一下输出结果：

[10]
[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]