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)>
其他回答
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。
P是一个2d ndarray。 我们想知道哪一个值在一行中是最大的,在这里是1,其他地方是0。
干净简单的解决方案:
max_elements_i = np.expand_dims(np.argmax(p, axis=1), axis=1)
one_hot = np.zeros(p.shape)
np.put_along_axis(one_hot, max_elements_i, 1, axis=1)
为了详细说明K3—rnc的优秀答案,这里有一个更通用的版本:
def onehottify(x, n=None, dtype=float):
"""1-hot encode x with the max value n (computed from data if n is None)."""
x = np.asarray(x)
n = np.max(x) + 1 if n is None else n
return np.eye(n, dtype=dtype)[x]
此外,这里是这个方法的快速和粗略的基准测试,以及YXD目前接受的答案(略有更改,以便他们提供相同的API,除了后者只适用于1D ndarray):
def onehottify_only_1d(x, n=None, dtype=float):
x = np.asarray(x)
n = np.max(x) + 1 if n is None else n
b = np.zeros((len(x), n), dtype=dtype)
b[np.arange(len(x)), x] = 1
return b
后一种方法快35% (MacBook Pro 13 2015),但前一种更通用:
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(42)
>>> a = np.random.randint(0, 9, size=(10_000,))
>>> a
array([6, 3, 7, ..., 5, 8, 6])
>>> %timeit onehottify(a, 10)
188 µs ± 5.03 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit onehottify_only_1d(a, 10)
139 µs ± 2.78 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
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]])
>>> 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.]])