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)>

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]

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)>

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.]])