Pandas分类对象——《Python数据分析库Pandas》Pandas分类对象分类对象的创建分类对象的属性和方法分类对象的应用场景示例：使用分类对象进行数据分析总结Pandas分类对象Pandas分类对象（Categorical）是Pandas库中一种用于处理分类数据的数据类型。分类数据

keras中to_categorical函数解析1.to_categorical的功能简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果：fromkeras.utils.np_utilsimport*#类别向量定义b=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]

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python可视化工具——seaborn模块参考Python数据可视化的完整版操作指南（建议收藏）导入模块importseabornassnssns.set()#初始化图形样式，若没有该命令，图形将具有与matplotlib相同的样式读取数据df=pd.read_csv('D:\Graduate\python_studying\datasets-master\\t

OneHotEncodingonemethodconvertingcategoricalvariablestoconvenientvariables(e.g.0-1)usingdummyvariablesPandasGetdummycolumnsdummies=pd.get_dummies(df.town)merged=pd.concat([df,dummies],axis='columns')Droponeofthe

​​to_categorical(y,num_classes=None,dtype='float32')​​将整型标签转为onehot。y为​​int​​数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。返回：如果nu

categorical>>T=table({'chorong';'bomi';'hayong';'ty'},{'m';'m';'w';'m'},...)[32;30;28;27],[134;356;768;356],logical([1;0;0;1]),...

用法：to_categorical(y,num_classes=None,dtype='float32')将整型的类别标签转为onehot编码。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。返回：如果n