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如何将字符串的numpy数组转换为集合的numpy数组以使用MultiLabelBinarizer?

scikit-learn encoding numpy arrays python

Javiss · 技术社区 · 6 年前

我有这样一个numpy阵列:

l1 = (['United States', 'England', 'South Africa']).

有时,它可能会>1值:

l1 = ([['United States','South Korea'], 'England', 'South Africa'])

我想使用MultiLabelBinarizer对这些值进行编码。根据 fit\u变换 在scikit学习文档中。参数应该是

y:iterable中的iterable 每个示例的一组标签(任何可排序和哈希对象)。如果设置了classes参数,则不会迭代y。

如何将这个列表和单个字符串的numpy数组转换为集合?

我试过这个:

value = [set(v) for v in l1]
list_2sets = np.asarray(value)

但它似乎不能正常工作。

问题是我没有考虑到(所有国家)的价值观。如果我有这个,我会尝试以下方法:

 mlb.fit_transform(headings.split(', ') for headings in l1)

标题是所有考虑值的列表:

['England','Spain', ...]

但到目前为止,我还没有这些值,所以我想尝试在没有' 标题 '

1 回复 | 直到 6 年前

MaxU - stand with Ukraine 6 年前

尝试按如下方式预处理字符串数组:

In [50]: l1 = [[x] if isinstance(x, (str)) else x for x in l1]

In [51]: l1
Out[51]: [['United States', 'South Korea'], ['England'], ['South Africa']]

对于Python 2。x:

In [50]: l1 = [[x] if isinstance(x, (str, unicode)) else x for x in l1]

In [51]: l1
Out[51]: [['United States', 'South Korea'], ['England'], ['South Africa']]

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