import numpy as np
from sklearn import preprocessing
# Надання позначок вхідних даних
Input_labels = ['red', 'Ыасk', 'red', 'green', 'Ьlack',
'yellow', 'white']

# Створення кодувальника та встановлення відповідності між мітками та числами
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(Input_labels)

# Виведення відображення
print("\nLabel mapping:")
for i, item in enumerate(encoder.classes_) : print(item, '-->', i)

# перетворення міток за допомогою кодувальника
test_labels = ['green', 'red', 'Ыасk']
encoded_values = encoder.transform(test_labels )
print("\nLabels =", test_labels )
print("Encoded values =", list (encoded_values ) )

# Декодування набору чисел за допомогою декодера
encoded_values = [3, 0, 4, 1]
decoded_list = encoder.inverse_transform(encoded_values)
print("\nEncoded values =", encoded_values)
print("Decoded labels =", list (decoded_list ) )
5a9b44b9d47d3dbbc37bb64f8c9f2ef32dddb0de
<mask token>

<mask token>
encoder.fit(Input_labels)
print('\nLabel mapping:')
for i, item in enumerate(encoder.classes_):
    print(item, '-->', i)
<mask token>
print('\nLabels =', test_labels)
print('Encoded values =', list(encoded_values))
<mask token>
print("""
Encoded values =""", encoded_values)
print('Decoded labels =', list(decoded_list))

<mask token>
Input_labels = ['red', 'Ыасk', 'red', 'green', 'Ьlack', 'yellow', 'white']
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(Input_labels)
print('\nLabel mapping:')
for i, item in enumerate(encoder.classes_):
    print(item, '-->', i)
test_labels = ['green', 'red', 'Ыасk']
encoded_values = encoder.transform(test_labels)
print('\nLabels =', test_labels)
print('Encoded values =', list(encoded_values))
encoded_values = [3, 0, 4, 1]
decoded_list = encoder.inverse_transform(encoded_values)
print("""
Encoded values =""", encoded_values)
print('Decoded labels =', list(decoded_list))

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
Input_labels = ['red', 'Ыасk', 'red', 'green', 'Ьlack', 'yellow', 'white']
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(Input_labels)
print('\nLabel mapping:')
for i, item in enumerate(encoder.classes_):
    print(item, '-->', i)
test_labels = ['green', 'red', 'Ыасk']
encoded_values = encoder.transform(test_labels)
print('\nLabels =', test_labels)
print('Encoded values =', list(encoded_values))
encoded_values = [3, 0, 4, 1]
decoded_list = encoder.inverse_transform(encoded_values)
print("""
Encoded values =""", encoded_values)
print('Decoded labels =', list(decoded_list))

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
# Надання позначок вхідних даних
Input_labels = ['red', 'Ыасk', 'red', 'green', 'Ьlack',
'yellow', 'white']

# Створення кодувальника та встановлення відповідності між мітками та числами
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(Input_labels)

# Виведення відображення
print("\nLabel mapping:")
for i, item in enumerate(encoder.classes_) : print(item, '-->', i)

# перетворення міток за допомогою кодувальника
test_labels = ['green', 'red', 'Ыасk']
encoded_values = encoder.transform(test_labels )
print("\nLabels =", test_labels )
print("Encoded values =", list (encoded_values ) )

# Декодування набору чисел за допомогою декодера
encoded_values = [3, 0, 4, 1]
decoded_list = encoder.inverse_transform(encoded_values)
print("\nEncoded values =", encoded_values)
print("Decoded labels =", list (decoded_list ) )