LabelEncoder：如何保留显示原始变量和转换后变量的字典

我从创建了字典 classes_

le = preprocessing.LabelEncoder()
ids = le.fit_transform(labels)
mapping = dict(zip(le.classes_, range(len(le.classes_))))

去测试：

all([mapping[x] for x in le.inverse_transform(ids)] == ids)

应该回来True。

之所以有效，是因为fit_transform用于numpy.unique同时计算标签编码和classes_属性：

def fit_transform(self, y):
    self.classes_, y = np.unique(y, return_inverse=True)
    return y