您可以使用numpy。眼睛的功能。

import numpy as np

def one_hot_encode(x, n_classes):
    """
    One hot encode a list of sample labels. Return a one-hot encoded vector for each label.
    : x: List of sample Labels
    : return: Numpy array of one-hot encoded labels
     """
    return np.eye(n_classes)[x]

def main():
    list = [0,1,2,3,4,3,2,1,0]
    n_classes = 5
    one_hot_list = one_hot_encode(list, n_classes)
    print(one_hot_list)

if __name__ == "__main__":
    main()

结果

D:\Desktop>python test.py
[[ 1.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.  0.]
 [ 1.  0.  0.  0.  0.]]

熊猫的热编码非常简单:

def one_hot(df, cols):
    """
    @param df pandas DataFrame
    @param cols a list of columns to encode 
    @return a DataFrame with one-hot encoding
    """
    for each in cols:
        dummies = pd.get_dummies(df[each], prefix=each, drop_first=False)
        df = pd.concat([df, dummies], axis=1)
    return df

编辑:

使用sklearn的LabelBinarizer实现one_hot的另一种方法:

from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer 
label_binarizer = LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(all_your_labels_list) # need to be global or remembered to use it later

def one_hot_encode(x):
    """
    One hot encode a list of sample labels. Return a one-hot encoded vector for each label.
    : x: List of sample Labels
    : return: Numpy array of one-hot encoded labels
    """
    return label_binarizer.transform(x)

它可以而且应该很简单:

class OneHotEncoder:
    def __init__(self,optionKeys):
        length=len(optionKeys)
        self.__dict__={optionKeys[j]:[0 if i!=j else 1 for i in range(length)] for j in range(length)}

用法:

ohe=OneHotEncoder(["A","B","C","D"])
print(ohe.A)
print(ohe.D)

我在我的声学模型中使用了这个: 也许这对你的模型有帮助。

def one_hot_encoding(x, n_out):
    x = x.astype(int)  
    shape = x.shape
    x = x.flatten()
    N = len(x)
    x_categ = np.zeros((N,n_out))
    x_categ[np.arange(N), x] = 1
    return x_categ.reshape((shape)+(n_out,))

单热编码需要比将值转换为指示器变量更多的内容。通常ML过程要求您多次将此编码应用于验证或测试数据集，并将您构建的模型应用于实时观察数据。您应该存储用于构造模型的映射(转换)。一个好的解决方案是使用DictVectorizer或LabelEncoder(后面跟着get_dummies)。下面是一个你可以使用的函数:

def oneHotEncode2(df, le_dict = {}):
    if not le_dict:
        columnsToEncode = list(df.select_dtypes(include=['category','object']))
        train = True;
    else:
        columnsToEncode = le_dict.keys()   
        train = False;

    for feature in columnsToEncode:
        if train:
            le_dict[feature] = LabelEncoder()
        try:
            if train:
                df[feature] = le_dict[feature].fit_transform(df[feature])
            else:
                df[feature] = le_dict[feature].transform(df[feature])

            df = pd.concat([df, 
                              pd.get_dummies(df[feature]).rename(columns=lambda x: feature + '_' + str(x))], axis=1)
            df = df.drop(feature, axis=1)
        except:
            print('Error encoding '+feature)
            #df[feature]  = df[feature].convert_objects(convert_numeric='force')
            df[feature]  = df[feature].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
    return (df, le_dict)

这适用于pandas数据框架，它为数据框架的每一列创建并返回一个映射。所以你可以这样称呼它:

train_data, le_dict = oneHotEncode2(train_data)

然后在测试数据上，通过传递训练返回的字典进行调用:

test_data, _ = oneHotEncode2(test_data, le_dict)

一个等效的方法是使用DictVectorizer。我的博客上有一篇相关的文章。我在这里提到它是因为它为这种方法提供了一些理由，而不是简单地使用get_dummies post(披露:这是我自己的博客)。

使用Pandas进行基本的单热编码要容易得多。如果您正在寻找更多的选项，您可以使用scikit-learn。

对于Pandas的基本单热编码，您可以将数据帧传递给get_dummies函数。

例如，如果我有一个名为imdb_movies的数据帧:

.．.和我想要一个热编码的评级列，我这样做:

pd.get_dummies(imdb_movies.Rated)

这将返回一个新的数据框架，其中包含一个列，表示存在的每个评级“级别”，以及一个1或0，指定给定观察值的评级。

通常，我们希望它是原始数据框架的一部分。在本例中，我们使用“列绑定”将新的虚拟编码框架附加到原始框架上。

我们可以使用Pandas concat函数进行列绑定:

rated_dummies = pd.get_dummies(imdb_movies.Rated)
pd.concat([imdb_movies, rated_dummies], axis=1)

现在我们可以对完整的数据框架进行分析。

简单效用函数

我建议你自己做一个效用函数来快速做到这一点:

def encode_and_bind(original_dataframe, feature_to_encode):
    dummies = pd.get_dummies(original_dataframe[[feature_to_encode]])
    res = pd.concat([original_dataframe, dummies], axis=1)
    return(res)

用法:

encode_and_bind(imdb_movies, 'Rated')

结果:

另外，根据@pmalbu的评论，如果你想让函数删除原来的feature_to_encode，那么使用这个版本:

def encode_and_bind(original_dataframe, feature_to_encode):
    dummies = pd.get_dummies(original_dataframe[[feature_to_encode]])
    res = pd.concat([original_dataframe, dummies], axis=1)
    res = res.drop([feature_to_encode], axis=1)
    return(res) 

你可以在同一时间编码多个特征，如下所示:

features_to_encode = ['feature_1', 'feature_2', 'feature_3',
                      'feature_4']
for feature in features_to_encode:
    res = encode_and_bind(train_set, feature)