LR_4_task_1.py

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 ) )