one-hot编码是特征处理中的必备，在项目中我们是这么应用的，

# sklearn用法
from sklearn import preprocessing

enc = OneHotEncoder(sparse = False)
ans = enc.fit_transform([[0, 0, 3],
                         [1, 1, 0],
                         [0, 2, 1],
                         [1, 0, 2]])

解析的原理可参考：link
在sklearn中onehot编码的核心逻辑在_fit_transform方法中

def _fit_transform(self, X):

 #获取入参的行数和列数
n_samples, n_features = X.shape
#获取每列的最大值加1"""
 n_values = np.max(X, axis=0) + 1
#cumsum累加，用于之后构建稀疏矩阵"""
indices = np.cumsum(n_values)
#构建稀疏矩阵的列值
column_indices = (X + indices[:-1]).ravel()
#构建【0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 3】
row_indices = np.repeat(np.arange(n_samples, dtype=np.int32),
                        n_features)
#one-hot编码后要么是0 要么是1  先构建全1的矩阵
data = np.ones(n_samples * n_features)
#Coordinate Format (COO)稀疏矩阵的存储格式
out = sparse.coo_matrix((data, (row_indices, column_indices)),
                        shape=(n_samples, indices[-1]),
                        dtype=self.dtype).tocsr()

举例说明，比如最开始的例子
我们先来看第一个特征，即第一列 [0,1,0,1]，也就是说它有两个取值 0 或者 1，那么 one-hot 就会使用两位来表示这个特征，[1,0] 表示 0， [0,1] 表示 1，在上例输出结果中的前两位 [1,0…] 也就是表示该特征为 0
第二个特征，第二列 [0,1,2,0]，它有三种值，那么 one-hot 就会使用三位来表示这个特征，[1,0,0] 表示 0， [0,1,0] 表示 1，[0,0,1] 表示 2，在上例输出结果中的第三位到第六位 […0,1,0,0…] 也就是表示该特征为 1
第二个特征，第三列 [3,0,1,2]，它有四种值，那么 one-hot 就会使用四位来表示这个特征，[1,0,0,0] 表示 0， [0,1,0,0] 表示 1，[0,0,1,0] 表示 2，[0,0,0,1] 表示 3，在上例输出结果中的最后四位 […0,0,0,1] 也就是表示该特征为 3

在_fit_transform方法中是如何实现的呢，如下图

之后就是将采用了Coordinate Format (COO)稀疏矩阵的存储格式的矩阵还原出来，
通过这样one-hot就完成了