一、啥是序列数据烫编码？

哎呦，细小朋友们，今天我们要聊一个听起来有点困难的名字——“序列数据烫编码”。轻巧松 这就是把我们的数据，就像是一只只细小动物，给它们穿上不同的颜色衣服，优良让机器学的巨大哥哥巨大姐姐们认识它们。

二、为啥要进行烫编码？

哎呀，这玩意儿嘛，就像细小朋友中意给玩具分类一样，机器学也需要给数据分类。有些数据是数字， 它们自己就Neng穿衣服，但有些数据是文字，比如“苹果”、“香蕉”，机器学的巨大哥哥巨大姐姐们不认识它们，所以我们就得帮它们穿上数字衣服，这样它们才Neng被机器学的巨大哥哥巨大姐姐们中意。

三、Python中的烫编码怎么实现呢？

我们用Python来给数据穿衣服，就像给细小动物穿衣服一样轻巧松哦！我们先来定义几个细小动物，然后用Python给它们穿上数字衣服。

from numpy import array
from keras.utils import to_categorical
# 定义细小动物列表
data_1 = 
data = array
# 穿上数字衣服
encoded = to_categorical
print

kan，我们的细小动物们穿上数字衣服啦！它们眼下kan起来geng可喜欢了机器学的巨大哥哥巨大姐姐们也geng中意它们了。

四、 用scikit-learn和Keras库自动编码

有时候，我们要给hen许多细小动物穿衣服，这玩意儿过程有点繁琐。没关系，我们Neng用scikit-learn和Keras这两个有力巨大的工具来帮忙。它们Neng自动给我们的数据穿上数字衣服，让我们的干活变得geng轻巧松。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
# 定义细小动物列表
data_1 = 
values_of_seq = array
# 用LabelEncoder给细小动物贴上标签
label_encoder = LabelEncoder
integer_encoded = label_encoder.fit_transform
# 用OneHotEncoder给细小动物穿上数字衣服
onehot_encoder = OneHotEncoder
integer_encoded = integer_encoded.reshape, 1)
onehot_encoded = onehot_encoder.fit_transform
print

kan， 眼下我们的数据dou穿上了数字衣服，它们kan起来是不是geng心思了呢？

细小朋友们，今天我们学了怎么用Python给数据穿数字衣服，也就是烫编码。这Neng让我们的数据geng受机器学的巨大哥哥巨大姐姐们的喜喜欢。以后Ru果你们遇到需要给数据穿衣服的问题，就Neng用今天学到的知识去试试哦！