对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码

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)。

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。

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。

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)