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
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。
其他回答
>>> values = [1, 0, 3]
>>> n_values = np.max(values) + 1
>>> np.eye(n_values)[values]
array([[ 0., 1., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])
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
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)
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。
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.]])