为什么要用onehot：
二. 为什么使用one-hot编码来处理离散型特征?
1.使用one-hot编码，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。
2.将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，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，而我们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。
3.将离散型特征使用one-hot编码，确实会让特征之间的距离计算更加合理。比如，有一个离散型特征，代表工作类型，该离散型特征，共有三个取值，不使用one-hot编码，其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_3 = (3)。两个工作之间的距离是，(x_1, x_2) = 1, d(x_2, x_3) = 1, d(x_1, x_3) = 2。那么x_1和x_3工作之间就越不相似吗？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one-hot编码，则得到x_1 = (1, 0, 0), x_2 = (0, 1, 0), x_3 = (0, 0, 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。
4.对离散型特征进行one-hot编码是为了让距离的计算显得更加合理。
5.将离散型特征进行one-hot编码的作用，是为了让距离计算更合理，但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码，比如，该离散特征共有1000个取值，我们分成两组，分别是400和600,两个小组之间的距离有合适的定义，组内的距离也有合适的定义，那就没必要用one-hot 编码
离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样，对每一维特征进行归一化。比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1
其他解释：
在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字（Numric）这一点不成问题，但是对于名词性（Norminal）的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。独热编码正是为了处理这种距离的度量，该方法认为每个类别之间的距离是一样的。该方法将类别与向量对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}分别与[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]对应，注意现在各个类别之间的ß欧式距离是相同的。
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，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
这样做的好处主要有：
- 解决了分类器不好处理属性数据的问题
- 在一定程度上也起到了扩充特征的作用
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关于独热编码和哑变量的区别：
基于sklearn 的one hot encoding
独热编码在数据处理中的作用
独热编码和哑变量的不同作用
哑变量与独热编码的区别：
本质上差不多，哑变量常用于回归模型，one-hot在任何模型都可以用
哑变量在pandas的get_dummy方法，one-hot在sklearn，就是不同的库from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
最常用的编码：应该还是one-hot用的多，pandas机制问题，它需要在内存中把数据集都读入进来，要是数据量大的话，太消耗资源，one-hot可以读数组，因此大规模数据集很方便
#-*- coding:utf-8 -*-
#onehot
from sklearn import preprocessing
import pandas as pd
import numpy as np
enc = preprocessing.OneHotEncoder() #相关onehot的包
#独热编码
def set_OneHotEncoder(data,colname,start_index,end_index):
'''
data -- [[1,2,3,4,7],[0,5,6,8,9]]
start_index -- 起始列位置索引
end_index -- 结束列位置索引. 如start_index为1，end_index为3，则取出来的为[[2,3,4],[5,6,8]]
'''
#if type(data) == pandas.core.frame.DataFrame:
#data = np.array(data).tolist()
if type(data) != list:
return 'Error dataType, expect list but ' + str(type(data))
_data,_colname =[line[:start_index] for line in data],colname[:start_index]
data_,colname_ = [line[end_index+1:] for line in data],colname[end_index+1:]
data = [line[start_index:end_index+1] for line in data]
data = pd.DataFrame(data)
data.columns = colname[start_index:end_index+1]
enc.fit(data)
x_ = enc.transform(data).toarray() #已生成
x_ = [list(line) for line in x_]
#加栏目名
new_columns = []
for col in data.columns:
dd = sorted(list(set(list(data[col])))) #去重并根据升序排列
for line in dd:
new_columns.append(str(col)+'#'+str(line))
end_x = list(map(lambda x,y,z:x+y+z,_data,x_,data_))
end_columns = list(_colname)+new_columns+list(colname_)
x__ = pd.DataFrame(end_x,columns = end_columns)
return x__ #返回数据框形式
#哑变量
# 对性别、职业等因子变量，构造其哑变量(虚拟变量)
def set_dummies(data, colname):
for col in colname:
data[col] = data[col].astype('category')#转换成数据类别类型，pandas用法
dummy = pd.get_dummies(data[col]) #get_dummies为pandas里面求哑变量的包
dummy = dummy.add_prefix('{}#'.format(col)) #add_prefix为加上前缀
data.drop(col,axis = 1,inplace = True)
data = data.join(dummy) #index即为userid，所以可以用join
return data
if __name__ == '__main__':
xlst = [[0,2,1,3,4,5],[9,1,1,4,5,6],[8,9,2,3,4,6],[8,11,23,56,78,99]]
x = pd.DataFrame(xlst)
x.columns = ['a','b','c','d','e','f']
y = [1,0,1,1,1]
print('----------------------------以下为onehot----------------------------------')
print(set_OneHotEncoder(xlst,x.columns,2,4))
print('----------------------------以下为哑变量----------------------------------')
print(set_dummies(x,x.columns))
