原始資料的種類有很多，除了數位化的訊號資料，還有大量符號化的文字。然而，無法將符號化的文字用於任務計算，二是通過某些處理手段，預先將文字量化為特徵向量。
有些用符號化表示的資料特徵已經相對結構化，並且以字典這種資料結構進行儲存。這時使用dictvectorizer對特徵進行抽取和量化。
#定義乙個字典列表
measurements = [, , ]
#匯入dictvectorizer
from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
vec = dictvectorizer()
print(vec.fit_transform(measurements).toarray()) #輸出轉化之後的特徵向量
print(vec.get_feature_names()) #輸出各個維度的特徵含義
在特徵向量化過程中，dictvectorizer對於類別型與數值型特徵的處理方式有很大差異。由於類別型特徵無法直接數位化表示，因此要借助原特徵的名稱，組合產生新的特徵，並採用0/1二值方式進行量化；而數值型特徵的轉化相對簡單，一般情況下只需要維持原始特徵值即可
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