将索引数组转换为1-hot编码的numpy数组

Question

假设我有一个ndy阵列a = array([1,0,3])我想将其编码为2d 1-hot阵列b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])有快速的方法吗？比仅仅循环a设置元素更快b。

Answer 1

您的数组a定义输出数组中非零元素的列。您还需要定义行，然后使用花式索引：

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

>>> b = np.zeros((3, 4))

>>> b[np.arange(3), a] = 1

>>> b

array([[ 0.,  1.,  0.,  0.],

       [ 1.,  0.,  0.,  0.],

       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])

Answer 2

>>> 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.]])

Answer 3

这是我觉得有用的东西：

def one_hot(a, num_classes):

  return np.squeeze(np.eye(num_classes)[a.reshape(-1)])

这里num_classes代表你拥有的课程数量。因此，如果你有一个a形状为（10000，）的向量，这个函数将它转换为（10000，C）。注意，它a是零索引的，one_hot(np.array([0, 1]), 2)即将给出[[1, 0], [0, 1]]。

我相信你究竟想拥有什么。