>>> 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.]])

>>> 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.]])

下面是一个将一维向量转换为二维单热数组的函数。

#!/usr/bin/env python
import numpy as np


def convertToOneHot(vector, num_classes=None):
"""
Converts an input 1-D vector of integers into an output
2-D array of one-hot vectors, where an i'th input value
of j will set a '1' in the i'th row, j'th column of the
output array.


Example:
v = np.array((1, 0, 4))
one_hot_v = convertToOneHot(v)
print one_hot_v


[[0 1 0 0 0]
[1 0 0 0 0]
[0 0 0 0 1]]
"""


assert isinstance(vector, np.ndarray)
assert len(vector) > 0


if num_classes is None:
num_classes = np.max(vector)+1
else:
assert num_classes > 0
assert num_classes >= np.max(vector)


result = np.zeros(shape=(len(vector), num_classes))
result[np.arange(len(vector)), vector] = 1
return result.astype(int)

下面是一些用法示例:

>>> a = np.array([1, 0, 3])


>>> convertToOneHot(a)
array([[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1]])


>>> convertToOneHot(a, num_classes=10)
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

我认为简短的答案是否定的。对于n维度中更通用的情况，我提出了这个:

# For 2-dimensional data, 4 values
a = np.array([[0, 1, 2], [3, 2, 1]])
z = np.zeros(list(a.shape) + [4])
z[list(np.indices(z.shape[:-1])) + [a]] = 1

我想知道是否有更好的解决方案——我不喜欢我必须在最后两行创建这些列表。不管怎样，我用timeit做了一些测量，似乎基于__abc1的(indices/arange)和迭代版本的表现大致相同。

你可以使用sklearn.preprocessing.LabelBinarizer:

例子:

import sklearn.preprocessing
a = [1,0,3]
label_binarizer = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
label_binarizer.fit(range(max(a)+1))
b = label_binarizer.transform(a)
print('{0}'.format(b))

输出:

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

除此之外，你可以初始化sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()，以便transform的输出是稀疏的。

如果你正在使用keras，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)

它的功能与@YXD的回答几乎相同(参见源代码)。

下面是我根据上面的答案和我自己的用例写的一个示例函数:

def label_vector_to_one_hot_vector(vector, one_hot_size=10):
"""
Use to convert a column vector to a 'one-hot' matrix


Example:
vector: [[2], [0], [1]]
one_hot_size: 3
returns:
[[ 0.,  0.,  1.],
[ 1.,  0.,  0.],
[ 0.,  1.,  0.]]


Parameters:
vector (np.array): of size (n, 1) to be converted
one_hot_size (int) optional: size of 'one-hot' row vector


Returns:
np.array size (vector.size, one_hot_size): converted to a 'one-hot' matrix
"""
squeezed_vector = np.squeeze(vector, axis=-1)


one_hot = np.zeros((squeezed_vector.size, one_hot_size))


one_hot[np.arange(squeezed_vector.size), squeezed_vector] = 1


return one_hot


label_vector_to_one_hot_vector(vector=[[2], [0], [1]], one_hot_size=3)

为了详细说明K3 -共和党全国委员会中的优秀的答案，这里有一个更通用的版本:

def onehottify(x, n=None, dtype=float):
"""1-hot encode x with the max value n (computed from data if n is None)."""
x = np.asarray(x)
n = np.max(x) + 1 if n is None else n
return np.eye(n, dtype=dtype)[x]

此外，这里是这个方法的快速和肮脏的基准测试，以及当前接受的答案 by YXD的一个方法(略有更改，以便它们提供相同的API，除了后者仅适用于1D ndarray):

def onehottify_only_1d(x, n=None, dtype=float):
x = np.asarray(x)
n = np.max(x) + 1 if n is None else n
b = np.zeros((len(x), n), dtype=dtype)
b[np.arange(len(x)), x] = 1
return b

后一种方法快35% (MacBook Pro 13 2015)，但前一种更通用:

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(42)
>>> a = np.random.randint(0, 9, size=(10_000,))
>>> a
array([6, 3, 7, ..., 5, 8, 6])
>>> %timeit onehottify(a, 10)
188 µs ± 5.03 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
>>> %timeit onehottify_only_1d(a, 10)
139 µs ± 2.78 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

我最近遇到了一个类似的问题，发现只有当你的数字符合特定的形式时，答案才令人满意。例如，如果你想单热编码以下列表:

all_good_list = [0,1,2,3,4]

继续吧，上面已经提到了发布的解决方案。但如果考虑到这些数据:

problematic_list = [0,23,12,89,10]

如果使用上面提到的方法，最后可能会得到90个单一热列。这是因为所有答案都包含诸如n = np.max(a)+1之类的内容。我找到了一个更通用的解决方案，想和你们分享:

import numpy as np
import sklearn
sklb = sklearn.preprocessing.LabelBinarizer()
a = np.asarray([1,2,44,3,2])
n = np.unique(a)
sklb.fit(n)
b = sklb.transform(a)

我希望有人遇到上述解决方案的相同限制，这可能会派上用场

以下是我认为有用的方法:

def one_hot(a, num_classes):
return np.squeeze(np.eye(num_classes)[a.reshape(-1)])

这里num_classes代表你拥有的类的数量。因此，如果你有形状为(10000年)的a向量，这个函数将它转换为(10000 C)。注意，a是零索引，即one_hot(np.array([0, 1]), 2)将给出[[1, 0], [0, 1]]。

我相信这正是你想要的。

PS:源是序列模型- deeplearning.ai

你也可以使用numpy的眼睛函数:

numpy.eye(number of classes)[vector containing the labels]

我添加了一个简单的补全函数，只使用numpy操作符:

   def probs_to_onehot(output_probabilities):
argmax_indices_array = np.argmax(output_probabilities, axis=1)
onehot_output_array = np.eye(np.unique(argmax_indices_array).shape[0])[argmax_indices_array.reshape(-1)]
return onehot_output_array

它以一个概率矩阵作为输入:例如:

[[0.03038822 0.65810204 0.16549407 0.3797123] .．. [0.02771272 0.2760752 0.3280924 0.33458805] [/p> .

它会返回

[[0 1 0 0]…[0 0 0 1]]

这是一个与维度无关的独立解决方案。

这将把任何非负整数的N维数组arr转换为一个热的N+1维数组one_hot，其中one_hot[i_1,...,i_N,c] = 1表示arr[i_1,...,i_N] = c。你可以通过np.argmax(one_hot, -1)恢复输入

def expand_integer_grid(arr, n_classes):
"""


:param arr: N dim array of size i_1, ..., i_N
:param n_classes: C
:returns: one-hot N+1 dim array of size i_1, ..., i_N, C
:rtype: ndarray


"""
one_hot = np.zeros(arr.shape + (n_classes,))
axes_ranges = [range(arr.shape[i]) for i in range(arr.ndim)]
flat_grids = [_.ravel() for _ in np.meshgrid(*axes_ranges, indexing='ij')]
one_hot[flat_grids + [arr.ravel()]] = 1
assert((one_hot.sum(-1) == 1).all())
assert(np.allclose(np.argmax(one_hot, -1), arr))
return one_hot

这种类型的编码通常是numpy数组的一部分。如果你使用numpy数组，像这样:

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

然后有一个非常简单的方法将其转换为1-hot编码

out = (np.arange(4) == a[:,None]).astype(np.float32)

就是这样。

• P是一个2d ndarray。
• 我们想知道哪一个值在一行中是最大的，在这里是1，其他地方是0。

干净简单的解决方案:

max_elements_i = np.expand_dims(np.argmax(p, axis=1), axis=1)
one_hot = np.zeros(p.shape)
np.put_along_axis(one_hot, max_elements_i, 1, axis=1)

使用下面的代码。这样效果最好。

def one_hot_encode(x):
"""
argument
- x: a list of labels
return
- one hot encoding matrix (number of labels, number of class)
"""
encoded = np.zeros((len(x), 10))


for idx, val in enumerate(x):
encoded[idx][val] = 1


return encoded

P.S你不需要进入链接。

你可以使用下面的代码转换成一个热向量:

设x是普通的类向量，它只有一个列，从0到某个数:

import numpy as np
np.eye(x.max()+1)[x]

如果0不是一个类;然后移除+1。

使用Neuraxle管道步骤:

1. 树立榜样

import numpy as np
a = np.array([1,0,3])
b = np.array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]])

2. 进行实际的转换

from neuraxle.steps.numpy import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(nb_columns=4)
b_pred = encoder.transform(a)

3. 断言它有效

assert b_pred == b

文档链接:neuraxle.steps.numpy.OneHotEncoder

对于1-hot-encoding

   one_hot_encode=pandas.get_dummies(array)

例如 .

享受编码

如果使用tensorflow，则存在one_hot():

import tensorflow as tf
import numpy as np


a = np.array([1, 0, 3])
depth = 4
b = tf.one_hot(a, depth)
# <tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
# array([[0., 1., 0.],
#        [1., 0., 0.],
#        [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

def one_hot(n, class_num, col_wise=True):
a = np.eye(class_num)[n.reshape(-1)]
return a.T if col_wise else a


# Column for different hot
print(one_hot(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 8, 7]), 10))
# Row for different hot
print(one_hot(np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 8, 7]), 10, col_wise=False))

我发现最简单的解决方案结合np.take和np.eye

def one_hot(x, depth: int):
return np.take(np.eye(depth), x, axis=0)

适用于任何形状的x。