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

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。

创建一个有足够列的零数组b，即a.max() + 1。 然后，对于每一行i，设置第a[i]列为1。

>>> a = np.array([1, 0, 3])
>>> b = np.zeros((a.size, a.max() + 1))
>>> b[np.arange(a.size), a] = 1

>>> b
array([[ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])

我发现最简单的解决方案结合np。拿着和眼睛

def one_hot(x, depth: int):
  return np.take(np.eye(depth), x, axis=0)

对任何形状的x都成立。

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

我认为简短的答案是否定的。对于n维的更一般的情况，我想到了这个:

# For 2-dimensional data, 4 values
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 2, 1]])
z = np.zeros(list(a.shape) + [4])
z[list(np.indices(z.shape[:-1])) + [a]] = 1

我想知道是否有更好的解决方案——我不喜欢我必须在最后两行创建这些列表。不管怎样，我用timeit做了一些测量，似乎基于numpy的(索引/范围)和迭代版本的表现是一样的。