np.eye()

np.eye()

np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。

例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组

[[0,1,0,0,0,0],

[0,0,1,0,0,0],

[0,0,0,1,0,0],

[0,0,0,0,0,0],

[0,1,0,0,0,0],

[0,1,0,0,0,0]]                        这就是所谓的one-hot的形式。

 

函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C)

返回的是一个二维的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0.

参数介绍：

（1）N:  int型，表示的是输出的行数

（2）M：int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N

（3）k： int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。

（4）dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型

（5）order：{‘C’，‘F'}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C'，还是按照Fortran形式的列优先‘F'存储在内存中

 

案例：（普通的用法）

import numpy as np
 
a=np.eye(3)
print(a)
 
a=np.eye(4,k=1)
print(a)
 
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]
[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 0.]]

案例：（深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式）

import numpy as np
 
labels=np.array([[1],[2],[0],[1]])
print("labels的大小：",labels.shape,"\n")
 
#因为我们的类别是从0-2，所以这里是3个类
a=np.eye(3)[1]
print("如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式",a,"\n")
 
a=np.eye(3)[2]
print("如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式",a,"\n")
 
a=np.eye(3)[1,0]
print("1转成one-hot的数组的第一个数字是：",a,"\n")
 
#这里和上面的结果的区别，注意!!!
a=np.eye(3)[[1,2,0,1]]
print("如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式\n",a)
 
res=np.eye(3)[labels.reshape(-1)]
print("labels转成one-hot形式的结果：\n",res,"\n")
print("labels转化成one-hot后的大小：",res.shape)

结果：

labels的大小： (4, 1) 
 
如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式  [0. 1. 0.] 
 
如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式  [0. 0. 1.] 
 
1转成one-hot的数组的第一个数字是： 0.0 
 
如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式
 [[0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]]
labels转成one-hot形式的结果：
 [[0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]] 
 
labels转化成one-hot后的大小： (4, 3)

          
np.identity()

这个函数和之前的区别在于，这个只能创建方阵，也就是N=M

函数的原型：np.identity(n,dtype=None)

参数：n，int型表示的是输出的矩阵的行数和列数都是n

dtype：表示的是输出的类型，默认是float

返回的是nxn的主对角线为1，其余地方为0的数组