简单的来说：
LabelEncoder()是标签编码，即是对不连续的数字或者文本进行编号，转换成连续的数值型变量，例如
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit([1,5,67,100]) le.transform([1,1,100,67,5])
输出： array([0,0,3,2,1])
OneHotEncoder()即独热编码，直观的来看就是有几个需要编码的状态就有几个比特，例如
5个需要编码的，编码结果就是[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0],[0,0,1,0,0],[0,0,0,1,0],[0,0,0,01]
一般用来分类
这是简单直观的区分和介绍两种编码的使用，具体详细的可以参考：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7846414.html，写的非常细致