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
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)。
其他回答
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。
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。
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。
你也可以使用numpy的eye函数:
numpy。眼(类数)[包含标签的向量]
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)>