独热编码，又成为一位有效编码
其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的
优点部分：
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能够处理非连续型数值特征
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在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征，经过one hot编码以后，就变成了男或女两个特征
采用one hot的原因：
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将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点
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在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间
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将离散型特征使用one-hot编码，可以会让特征之间的距离计算更加合理
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
enc = OneHotEncoder()
enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1],[1, 0, 2]])
print "enc.n_values_ is:",enc.n_values_
print "enc.feature_indices_ is:",enc.feature_indices_
print enc.transform([[0, 1, 1]]).toarray()
输出结果部分：
enc.n_values_ is: [2 3 4]
enc.feature_indices_ is: [0 2 5 9]
[[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0.]]
横向为相关的样本空间，纵向表示相关的特征取值范围，
eature_indices_：根据说明，明显可以看出其是对n_values的一个累加。
最后表示的为相关的one hot编码?
"""Encode categorical integer features using a one-hot aka one-of-K scheme.
The input to this transformer should be a matrix of integers, denoting
the values taken on by categorical (discrete) features. The output will be
a sparse matrix where each column corresponds to one possible value of one
feature. It is assumed that input features take on values in the range
[0, n_values).
This encoding is needed for feeding categorical data to many scikit-learn
estimators, notably linear models and SVMs with the standard kernels.
Read more in the :ref:`User Guide <preprocessing_categorical_features>`.
Attributes
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active_features_ : array
Indices for active features, meaning values that actually occur
in the training set. Only available when n_values is ``'auto'``.
feature_indices_ : array of shape (n_features,)
Indices to feature ranges.
Feature ``i`` in the original data is mapped to features
from ``feature_indices_[i]`` to ``feature_indices_[i+1]``
(and then potentially masked by `active_features_` afterwards)
n_values_ : array of shape (n_features,)
Maximum number of values per feature.