在 NumPy 中将索引数组转换为 one-hot 编码数组

Question

给定一维索引数组：

 a = array([1, 0, 3])

我想将其编码为二维数组：

 b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])

原文由 James Atwood 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

创建一个具有足够列的归零数组 b ，即 a.max() + 1 。

然后，对于每一行 i ，将 a[i] 列设置为 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.]])

原文由 YXD 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

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.]])

原文由 K3—rnc 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议