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
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。
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。
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]
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