将字典类型数据结构的样本，抽取特征，转化成向量形式

源码git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning

代码：

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

'''
字典特征提取器：
    将字典数据结构抽和向量化
    类别类型特征借助原型特征名称采用0 1 二值方式进行向量化
    数值类型特征保持不变
'''

# 定义一个字典列表 用来表示多个数据样本
measurements = [
    {"city": "Dubai", "temperature": 33.0},
    {"city": "London", "temperature": 12.0},
    {"city": "San Fransisco", "temperature": 18.0},
]

# 初始化字典特征抽取器
vec = DictVectorizer()
data = vec.fit_transform(measurements).toarray()
# 查看提取后的特征值
print(data)
'''
[[ 1.  0.  0. 33.]
 [ 0.  1.  0. 12.]
 [ 0.  0.  1. 18.]]
'''
# 查看提取后特征的含义
print(vec.get_feature_names())
'''
['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']
'''