one-hot 编码 preprocessing.OneHotEncoder()

from sklearn import preprocessing
enc = preprocessing.OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]])   
enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()  

有3列，每列为一个特征：

0	0	3
1	1	0
0	2	1
1	0	2

第一列的取值为 01

第二列的取值为 01 2

第二列的取值为 01 2 3

所以对应的 【0 1 3】的one-hot 编码为 10   010  0001

如果还不理解比如：男女  10为男  01为女

再举一个例子：

from sklearn import preprocessing
data = [["男", "北京", "1"], ["女", "2", "1"], ["女", "1","2"], ["男", "2", "3"]]
enc=preprocessing.OneHotEncoder()
encoder = enc.fit(data)
m=enc.transform([["男", "北京", "1"]]).toarray()
print(m)

输出：