给定一个一维下标数组:
a = array([1, 0, 3])
我想把它编码成一个2D数组:
b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])
给定一个一维下标数组:
a = array([1, 0, 3])
我想把它编码成一个2D数组:
b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])
当前回答
以下是我认为有用的方法:
def one_hot(a, num_classes):
return np.squeeze(np.eye(num_classes)[a.reshape(-1)])
这里num_classes表示您拥有的类的数量。如果你有一个形状为(10000,)的向量,这个函数将它转换为(10000,C)注意,a是零索引,即one_hot(np。数组([0,1]),2)将给出[[1,0],[0,1]]。
我相信这正是你想要的。
PS:源代码是Sequence models - deeplearning.ai
其他回答
下面是一个将一维向量转换为二维单热数组的函数。
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
def convertToOneHot(vector, num_classes=None):
"""
Converts an input 1-D vector of integers into an output
2-D array of one-hot vectors, where an i'th input value
of j will set a '1' in the i'th row, j'th column of the
output array.
Example:
v = np.array((1, 0, 4))
one_hot_v = convertToOneHot(v)
print one_hot_v
[[0 1 0 0 0]
[1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1]]
"""
assert isinstance(vector, np.ndarray)
assert len(vector) > 0
if num_classes is None:
num_classes = np.max(vector)+1
else:
assert num_classes > 0
assert num_classes >= np.max(vector)
result = np.zeros(shape=(len(vector), num_classes))
result[np.arange(len(vector)), vector] = 1
return result.astype(int)
下面是一些用法示例:
>>> a = np.array([1, 0, 3])
>>> convertToOneHot(a)
array([[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]])
>>> convertToOneHot(a, num_classes=10)
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
我添加了一个简单的补全函数,只使用numpy操作符:
def probs_to_onehot(output_probabilities):
argmax_indices_array = np.argmax(output_probabilities, axis=1)
onehot_output_array = np.eye(np.unique(argmax_indices_array).shape[0])[argmax_indices_array.reshape(-1)]
return onehot_output_array
它以一个概率矩阵作为输入:例如:
[[0.03038822 0.65810204 0.16549407 0.3797123] . [0.02771272 0.2760752 0.3280924 0.33458805]
它会返回
[[0 0 0 0]... [0 0 0 1]
>>> values = [1, 0, 3]
>>> n_values = np.max(values) + 1
>>> np.eye(n_values)[values]
array([[ 0., 1., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])
你可以使用sklearn.预处理。labelbinarizer:
例子:
import sklearn.preprocessing
a = [1,0,3]
label_binarizer = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(range(max(a)+1))
b = label_binarizer.transform(a)
print('{0}'.format(b))
输出:
[[0 1 0 0]
[1 0 0 0]
[0 0 0 1]]
除此之外,你可以初始化sklearn.pre - processing. labelbinarizer(),这样transform的输出是稀疏的。
我最近遇到了一个类似的问题,发现只有当你的数字符合特定的形式时,答案才令人满意。例如,如果你想单热编码以下列表:
all_good_list = [0,1,2,3,4]
继续吧,上面已经提到了发布的解决方案。但如果考虑到这些数据:
problematic_list = [0,23,12,89,10]
如果使用上面提到的方法,最后可能会得到90个单一热列。这是因为所有答案都包含n = np.max(a)+1。我找到了一个更通用的解决方案,想和你们分享:
import numpy as np
import sklearn
sklb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
a = np.asarray([1,2,44,3,2])
n = np.unique(a)
sklb.fit(n)
b = sklb.transform(a)
我希望有人遇到上述解决方案的相同限制,这可能会派上用场