>>> 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.]])

我添加了一个简单的补全函数，只使用numpy操作符:

   def probs_to_onehot(output_probabilities):
        argmax_indices_array = np.argmax(output_probabilities, axis=1)
        onehot_output_array = np.eye(np.unique(argmax_indices_array).shape[0])[argmax_indices_array.reshape(-1)]
        return onehot_output_array

它以一个概率矩阵作为输入:例如:

[[0.03038822 0.65810204 0.16549407 0.3797123] . [0.02771272 0.2760752 0.3280924 0.33458805]

它会返回

[[0 0 0 0]... [0 0 0 1]

你可以使用sklearn.预处理。labelbinarizer:

例子:

import sklearn.preprocessing
a = [1,0,3]
label_binarizer = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(range(max(a)+1))
b = label_binarizer.transform(a)
print('{0}'.format(b))

输出:

[[0 1 0 0]
 [1 0 0 0]
 [0 0 0 1]]

除此之外，你可以初始化sklearn.pre - processing. labelbinarizer()，这样transform的输出是稀疏的。

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。

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。

对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码