# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

import numpy as np
from sklearn import preprocessing

# +
#Definimos etiquetas
input_labels = ['red', 'black', 'red', 'green', 'black', 'yellow', 'white']

#Crea codificador de etiquetas y encaja las etiquetas.
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(input_labels)
#imprimimos el mapeo de la codificación de cada etiqueta
print("\nLabel mapping:")
for i , item in  enumerate(encoder.classes_):
    print(item, '--->', i)
    
#Probamos la codificación de un array de etiquetas
test_labels = ['green', 'red', 'black']
#codificamos
encoded_values = encoder.transform(test_labels)
print("\nLabels =", test_labels)
print("Encoded values =",list(encoded_values))

# -

#Descodificar un conjunto de numeros
encoded_values = [3,0,4,1]
decoded_list = encoder.inverse_transform(encoded_values)
print("\nEncoded values  =",encoded_values)
print("\nDecoded labels =", list(decoded_list))

StarcoderdataJupyterScriptsDedupFiltered