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

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。

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)。

对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码

这种类型的编码通常是numpy数组的一部分。如果你使用numpy数组，像这样:

a = np.array([1,0,3])

然后有一个非常简单的方法将其转换为1-hot编码

out = (np.arange(4) == a[:,None]).astype(np.float32)

就是这样。

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)>