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.]])

对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码

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.]])

P是一个2d ndarray。 我们想知道哪一个值在一行中是最大的，在这里是1，其他地方是0。

干净简单的解决方案:

max_elements_i = np.expand_dims(np.argmax(p, axis=1), axis=1)
one_hot = np.zeros(p.shape)
np.put_along_axis(one_hot, max_elements_i, 1, axis=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

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。