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
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。
其他回答
创建一个有足够列的零数组b,即a.max() + 1。 然后,对于每一行i,设置第a[i]列为1。
>>> a = np.array([1, 0, 3])
>>> b = np.zeros((a.size, a.max() + 1))
>>> b[np.arange(a.size), a] = 1
>>> b
array([[ 0., 1., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])
以下是我认为有用的方法:
def one_hot(a, num_classes):
return np.squeeze(np.eye(num_classes)[a.reshape(-1)])
这里num_classes表示您拥有的类的数量。如果你有一个形状为(10000,)的向量,这个函数将它转换为(10000,C)注意,a是零索引,即one_hot(np。数组([0,1]),2)将给出[[1,0],[0,1]]。
我相信这正是你想要的。
PS:源代码是Sequence models - deeplearning.ai
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。
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)
我最近遇到了一个类似的问题,发现只有当你的数字符合特定的形式时,答案才令人满意。例如,如果你想单热编码以下列表:
all_good_list = [0,1,2,3,4]
继续吧,上面已经提到了发布的解决方案。但如果考虑到这些数据:
problematic_list = [0,23,12,89,10]
如果使用上面提到的方法,最后可能会得到90个单一热列。这是因为所有答案都包含n = np.max(a)+1。我找到了一个更通用的解决方案,想和你们分享:
import numpy as np
import sklearn
sklb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
a = np.asarray([1,2,44,3,2])
n = np.unique(a)
sklb.fit(n)
b = sklb.transform(a)
我希望有人遇到上述解决方案的相同限制,这可能会派上用场