对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码

这是一个与维度无关的独立解决方案。

这将把任何非负整数的N维数组arr转换为一个N+1维数组one_hot，其中one_hot[i_1，…，i_N,c] = 1表示arr[i_1，…，i_N] = c.可以通过np恢复输入。argmax (one_hot, 1)

def expand_integer_grid(arr, n_classes):
    """

    :param arr: N dim array of size i_1, ..., i_N
    :param n_classes: C
    :returns: one-hot N+1 dim array of size i_1, ..., i_N, C
    :rtype: ndarray

    """
    one_hot = np.zeros(arr.shape + (n_classes,))
    axes_ranges = [range(arr.shape[i]) for i in range(arr.ndim)]
    flat_grids = [_.ravel() for _ in np.meshgrid(*axes_ranges, indexing='ij')]
    one_hot[flat_grids + [arr.ravel()]] = 1
    assert((one_hot.sum(-1) == 1).all())
    assert(np.allclose(np.argmax(one_hot, -1), arr))
    return one_hot

你也可以使用numpy的eye函数:

numpy。眼(类数)[包含标签的向量]

对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如

享受编码

使用下面的代码。这样效果最好。

def one_hot_encode(x):
"""
    argument
        - x: a list of labels
    return
        - one hot encoding matrix (number of labels, number of class)
"""
encoded = np.zeros((len(x), 10))

for idx, val in enumerate(x):
    encoded[idx][val] = 1

return encoded

在这里找到了p.s.你不需要进入链接。

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。