将索引数组转换为1-hot编码的numpy数组
假设我有一个1d numpy数组
a = array([1,0,3])
我想将其编码为一个2D one hot数组
b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])
有没有快速的方法可以做到这一点？比仅仅在a上循环设置b的元素更快。
共有3个答案
如果您使用的是keras，则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（参见源代码）。
>>> 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.]])
数组a定义输出数组中非零元素的列。您还需要定义行，然后使用奇特的索引：
>>> 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.]])
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问题内容： 假设我有一个一维numpy数组 我想将此编码为2D一热阵列 有快速的方法吗？比循环遍历设置元素更快。 问题答案： 您的数组定义了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：
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