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
def one_hot(n, class_num, col_wise=True):
a = np.eye(class_num)[n.reshape(-1)]
return a.T if col_wise else a
# Column for different hot
print(one_hot(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 8, 7]), 10))
# Row for different hot
print(one_hot(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 8, 7]), 10, col_wise=False))
其他回答
这是一个与维度无关的独立解决方案。
这将把任何非负整数的N维数组arr转换为一个N+1维数组one_hot,其中one_hot[i_1,…,i_N,c] = 1表示arr[i_1,…,i_N] = c.可以通过np恢复输入。argmax (one_hot, 1)
def expand_integer_grid(arr, n_classes):
"""
:param arr: N dim array of size i_1, ..., i_N
:param n_classes: C
:returns: one-hot N+1 dim array of size i_1, ..., i_N, C
:rtype: ndarray
"""
one_hot = np.zeros(arr.shape + (n_classes,))
axes_ranges = [range(arr.shape[i]) for i in range(arr.ndim)]
flat_grids = [_.ravel() for _ in np.meshgrid(*axes_ranges, indexing='ij')]
one_hot[flat_grids + [arr.ravel()]] = 1
assert((one_hot.sum(-1) == 1).all())
assert(np.allclose(np.argmax(one_hot, -1), arr))
return one_hot
使用下面的代码。这样效果最好。
def one_hot_encode(x):
"""
argument
- x: a list of labels
return
- one hot encoding matrix (number of labels, number of class)
"""
encoded = np.zeros((len(x), 10))
for idx, val in enumerate(x):
encoded[idx][val] = 1
return encoded
在这里找到了p.s.你不需要进入链接。
这种类型的编码通常是numpy数组的一部分。如果你使用numpy数组,像这样:
a = np.array([1,0,3])
然后有一个非常简单的方法将其转换为1-hot编码
out = (np.arange(4) == a[:,None]).astype(np.float32)
就是这样。
>>> 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.]])
对于1-hot-encoding
one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)
例如
享受编码