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)>

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。

>>> 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.]])

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。

你也可以使用numpy的eye函数:

numpy。眼(类数)[包含标签的向量]

下面是我根据上面的答案和我自己的用例写的一个示例函数:

def label_vector_to_one_hot_vector(vector, one_hot_size=10):
    """
    Use to convert a column vector to a 'one-hot' matrix

    Example:
        vector: [[2], [0], [1]]
        one_hot_size: 3
        returns:
            [[ 0.,  0.,  1.],
             [ 1.,  0.,  0.],
             [ 0.,  1.,  0.]]

    Parameters:
        vector (np.array): of size (n, 1) to be converted
        one_hot_size (int) optional: size of 'one-hot' row vector

    Returns:
        np.array size (vector.size, one_hot_size): converted to a 'one-hot' matrix
    """
    squeezed_vector = np.squeeze(vector, axis=-1)

    one_hot = np.zeros((squeezed_vector.size, one_hot_size))

    one_hot[np.arange(squeezed_vector.size), squeezed_vector] = 1

    return one_hot

label_vector_to_one_hot_vector(vector=[[2], [0], [1]], one_hot_size=3)