如果你正在使用keras，有一个内置的实用程序:

from keras.utils.np_utils import to_categorical   

categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=3)

它与@YXD的答案几乎相同(请参阅源代码)。

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。

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

你可以使用下面的代码转换成一个热向量:

设x是普通的类向量，它只有一个列，从0到某个数:

import numpy as np
np.eye(x.max()+1)[x]

如果0不是一个类;然后移除+1。

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]])

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。