# 如何进行Python离散变量编码
在数据处理和机器学习的领域，离散变量（Categorical Variables）的编码是一个重要的步骤。它将类别数据转换为计算机更易于处理的数值形式。本文将帮助新人开发者了解如何在Python中实现离散变量编码，步骤清晰易懂。
## 流程步骤
以下是实现离散变量编码的主要步骤：
| 步骤 | 描述
写在前面在机器学习的特征选择的时候，往往有一些离散的特征不好计算，此时需要对这些特征进行编码，但是编码方式有很多，不同的包也会有不同的编码方式。（明白OneHotEncoder、LabelEncoder、OrdinalEncoder、get_dummies、DictVectorizer的区别吗？）通过在Titanic预测的学习， 在这里对不同包的编码方式进行一个小总结。 至少以后使用的时候，不那么
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2023-10-07 21:39:02
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目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
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2023-08-04 19:06:55
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目录前言理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换的适用性代码实现如果不进行数据类型转换float32,就会报错显示dct变换过程中图像数据变化压缩和压缩恢复变化 前言在阅读本文章之前需要参考文章 理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换与傅里叶变换相关，只使用实偶函数，长度相当于是两倍的傅里叶变换。离散余弦变换的适用性离散余弦变换的特征是将物理信息能量汇聚到低频成分，高频成
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2023-08-14 10:33:28
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特征编码1. 离散变量编码1.1 标签专用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder1.1.1 单列编码1.1.2 多标签特征同时编码(封装类方式)1.2 特征专用(不能是一维) sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder1.3 独热编码(离散变量编码) sklearn.preprocessing.OneHotEncoder1.3.1 原
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2023-09-05 13:44:42
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在数据科学和机器学习的工作中，处理离散变量（如类别型变量）的编码问题是一个非常重要的步骤。对于Python用户而言，如何有效地将这些离散变量转化为机器学习模型可以处理的格式也是一个常见挑战。本文将详细介绍Python设置离散变量编码的过程及一些最佳实践。
## 背景定位
在很多数据集中，我们常会遇到离散变量，例如“性别”、“城市”或“职业”等。机器学习模型一般需要数值输入，而离散变量本身是不可
1.预备知识 1.1可分离变换
二维傅立叶变换可用通用的关系式来表示：
式中：x, u=0, 1, 2, …, M－1；y, v=0, 1, 2, …, N－1；g(x,y,u,v)和h(x,y,u,v)分别称为正向变换核和反向变换核。
如果满足 :
1. 变量\字符编码 Variables are used to store information to be referenced and manipulated in a computer program. They also provide a way of labeling data with a descriptive name, so our programs can be und
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2024-02-27 09:21:33
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数据类型和变量1、Python中的注释如上，是井号“#”开头的。2、Python中可以直接处理的数据类型有整数、浮点数、字符串、布尔值、空值。3、Python在定义变量时，不需要Java、C++那种“变量类型+变量”的定义方式，是直接定义的。4、空值，作为Python中的一个特殊的值，用“None”表示。“None”不能简单理解为‘0’，因为‘0’是有着切实的意义的，而“None”却是一个特殊的空
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2024-05-30 17:21:07
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最近看了一本《Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》（机械工业出版社）这本书，看了其中第5章：变量编码的方法 内容，总结了主要内容以及做了代码详解，分享给大家。1. 主要知识点在统计学中，将变量按照取值是否连续分为离散变量和连续变量。例如性别就是离散变量，变量中只有男、女、未知三种情况；年龄是连续变量，是1～100的整数（假设100岁是年龄的最大值）。而建模中的预测模型都只
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2023-11-17 10:39:39
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# Python 离散变量的处理与应用
离散变量是指取值为有限个或可列无限个数值的变量，这些数值通常是整数或分类数据。在数据分析与机器学习中，离散变量的处理尤为重要，今天我们将通过 Python 语言探讨如何定义、处理和应用离散变量，并通过代码示例进行详细说明。
## 离散变量的定义
离散变量与连续变量不同，离散变量的值是可以数得清的。例如，一个班级的学生人数、一个商店的顾客数量，都是离散变
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
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2023-07-01 17:55:10
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所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
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2023-10-21 22:00:14
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4类主要的可视化视图比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图；
联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图；
构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图；
分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。单变量可视化视图：一次值关注一个变量。如我们一次只关注身高变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。多变量可视化视图
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2024-04-15 14:21:37
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优化算法设计-面向离散优化问题构造型启发式和改进搜索启发式的需求离散优化启发式特点构造型启发式贪婪构造型启发式算法 启发式的需求大量的NP难、NP完全问题是几乎可以确定不存在多项式时间的精确算法，必须找合适的方法；很多大型离散优化问题，启发式方法简单、切实可行。离散优化离散优化：优化模型中决策变量如果存在离散变量，优化模型为离散优化（Discrete Optimization），否则称为连续优化
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2024-03-30 19:47:33
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文章目录介绍实例用途拓展正态分布拟合随机森林 介绍pandas.get_dummies(
data,
prefix=None,
prefix_sep='_',
dummy_na=False,
columns=None,
sparse=False,
drop_first=False)实例data = pd.Data
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2023-08-24 16:02:20
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1、one-hot encoding 假如多个特征需要独热码编码，那么久按照上面的方法依次将每个特征的独热码拼接起来： {sex：{male， female，other}} {grade：{一年级， 二年级，三年级， 四年级}} 此时对于输入为{sex：male； grade： 四年级}进行独热编码，可以首先将sex按照上面的进行编码得到{100}，然后按照grade进行编码为{0
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2023-12-13 09:41:26
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使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型一、有序型离散变量处理什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：二、无序型离散变量处理衣
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2023-10-09 09:12:53
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变量变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。 连续变量（continuous variable）与离散变量（discrete variable）连续变量 在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。离散变量 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备
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2023-07-18 09:43:12
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2019-07-24 17:02:00
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