(阅读时间1min)
把一个数组Y转换成one_hot形式,有很多方式,这里我推荐下面一种,可能比网上一些方法更加易读。
1. 写函数如下:
def one_hot(x, num_class=None):
if not num_class:
num_class = np.max(x) + 1
ohx = np.zeros((len(x), num_class))
ohx[range(len(x)), x] = 1
return ohx
x = [0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 7]
num_class = np.max(x) + 1
b = np.zeros((len(x), num_class))
b[range(len(x)), x] = 1
# 或者使用 b = np.eye(num_class)[x]
print(b)
array([[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0., 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., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]])
2.使用Keras里的to_category,但是需要先安装Keras,
from keras.utils import to_categorical
x = [0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 7]
to_categorical(x)
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 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., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)