Y += [label] * lenx #批量添加lenx个标签label list * int 意思是将数组重复 int 次并依次连接形成一个新数组
one-hot编码(实现将分类特征的每个元素转化为一个可以用来计算的值)
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3],
[1, 1, 0],
[0, 2, 1],
[1, 0, 2]])
ans = enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray() # 如果不加 toarray() 的话，输出的是稀疏的存储格式，即索引加值的形式，也可以通过参数指定 sparse = False 来达到同样的效果
print(ans) # 输出 [[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 1.]]
下面解释输出结果的意思。对于输入数组，这依旧是把每一行当作一个样本，每一列当作一个特征，
第一列 [0,1,0,1]，也就是说它有两个取值 0 或者 1，那么 one-hot 就会使用两位来表示这个特征，[1,0] 表示 0， [0,1] 表示 1，在上例输出结果中的前两位 [1,0...] 也就是表示该特征为 0
第二列 [0,1,2,0]，它有三种值，那么 one-hot 就会使用三位来表示这个特征，[1,0,0] 表示 0， [0,1,0] 表示 1，[0,0,1] 表示 2，在上例输出结果中的第三位到第六位 [...0,1,0,0...] 也就是表示该特征为 1
第三列 [3,0,1,2]，它有四种值，那么 one-hot 就会使用四位来表示这个特征，[1,0,0,0] 表示 0， [0,1,0,0] 表示 1，[0,0,1,0] 表示 2，[0,0,0,1] 表示 3，在上例输出结果中的最后四位 [...0,0,0,1] 也就是表示该特征为 3