数据源存储的数据格式有多种形式，如文本型，数值型，JSON…, 其中JSON类型数据在python中也被称为字典类型，本篇文章则介绍的是字典型数据的特征抽取(特征值化)

仍然是借助机器学习工具模块sklearn来完成字典型型数据的特征抽取

# -*- coding:utf-8 -*-# @Author: 数据与编程之美# @File: dictionary.pyfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerdef dict():    """    字典型数据特征值化    :return:    """    dic = DictVectorizer()    data = dic.fit_transform([{'name': '李四', 'age': 18},                              {'name': '张三', 'age': 30},                              {'name': '王五', 'age': 21}])    # 输出词条列表    print(dic.get_feature_names())    # 输出特征值化后的数据    print(data)if __name__ == "__main__":    dict()

输出结果如下

结果分析说明：

转换后的数据结果是以坐标的形式来显示

上述的坐标值数据结构其实是一个稀疏矩阵（Sparse matrix），意思是元素大部分为零的矩阵，稀疏矩阵还有一个明显的特征就是只存储非零数据，这样做的目的是使运算速度更快和压缩存储达到节省空间，其实它和下图的本质是一样的

其中，行数是字典的个数，列数是转换后的特征列表值种类个数。

第0行，第0列存储的值是18，换种解释就是在第一个字典数据中，age值是18就转换为18

第0行，第1列存储的值是0，意思是第一个字典数据中，没有张三记为0

第0行，第2列存储的值是1，意思是第一个字典数据中，有李四记为1

第0行，第3列存储的值是0，意思是第一个字典数据中，没有王五记为0

规律：

1、字典类型数据中，数值型（age）在转换后的特征列表中是以key作为特征名称的，而对于（name）这样的文字型（类似的还有：性别）数据而是以每种value值作为单独的一个特征名称放入特征列表中；

2、典类型数据中，数值型数据是多少转换后的值就是多少，文本型有对应的值就用1表示，没有就用0来表示（专业术语叫：One-hot编码、热编码）

平常呢，对于输出稀疏矩阵这样的结果看起来很不直观，此时我们给DictVectorizer()加上参数sparse=False,再看看下结果

此时结果已变为我们常见的二维矩阵形式

结果分析说明

在没有加入参数sparse=False之前，字典数据特征值化后的结果是一个稀疏矩阵（sparse matrix），加入参数后变成了我们常见的二维矩阵形式，其实这两者结果没有什么本质上不同，只不过稀疏矩阵是以坐标的形式展示数据，并且只显示数据不为0的坐标，这样做的目的是使节约内存以及快速读取计算。

针对上述提及的One-hot编码的处理风格，我们再看看个例子会更加理解

现有一数据集如下：

特征有：name、Sex、Hobby、Height等。对于这样的数据是不能输入到算法中的，有时候我们会给每种数据做一个标记，如种类特别多的标记的数字也越多，此时对于这样数据集，因为0、1、2、3、4、5、6等标记的不同可能会产生优先级的臆想，为了消除这种现象，于是就有了One-hot编码，通过特征重构，将有的得标记为1，没有的标记为0。

以上内容就是字典型数据进行特征值化的具体操作方法，案例很简单，思想很重要。

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