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.]])

使用Neuraxle管道步骤:

树立榜样

import numpy as np
a = np.array([1,0,3])
b = np.array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])

进行实际的转换

from neuraxle.steps.numpy import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(nb_columns=4)
b_pred = encoder.transform(a)

断言它有效

assert b_pred == b

文档链接:neuraxle.steps.numpy.OneHotEncoder

如果使用tensorflow，则存在one_hot():

import tensorflow as tf
import numpy as np

a = np.array([1, 0, 3])
depth = 4
b = tf.one_hot(a, depth)
# <tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
# array([[0., 1., 0.],
#        [1., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

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。

你也可以使用numpy的eye函数:

numpy。眼(类数)[包含标签的向量]

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]])