今天在完成深度学习的相关编程作业的时候，发现代码中出现了一个关于np.eye()的函数，这个函数的用法非常的简单，但是在预制的代码中，这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵，而是通过其来将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为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。
一、np.eye()
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2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)
a=np.eye(4,k=-1)
print(a)
a=np.eye(4,k=-3)
print(a)
结果展示：
[[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.]]
[[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[1. 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)
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作者：爱抠脚的coder
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/81455915
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