NumPy의 원-핫 인코딩 인덱스 배열
NumPy에서 인덱스의 1D 배열을 원-핫 인코딩된 2D 배열로 변환하는 것은 일반적인 작업. 예를 들어, 인덱스가 [1, 0, 3]인 배열 a가 있는 경우 이를 다음과 같이 인코딩하려고 합니다.
b = [[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]
이를 달성하려면 두 가지 주요 단계가 있습니다.
- 0이 있는 배열 만들기: 원-핫 인코딩된 값을 수용하기에 충분한 열(예: a.max() 1)이 있는 2D 배열 b를 만듭니다. 배열은 0으로 초기화되어야 합니다.
- 적절한 값을 1로 설정합니다: b의 각 행 i에 대해 a[i]번째 열을 1로 설정합니다. 이는 원래 인덱스를 나타냅니다. a[i]는 원-핫 인코딩된 배열의 i 위치에 있습니다.
다음은 설명을 위한 코드 예입니다.
<code class="python">import numpy as np a = np.array([1, 0, 3]) b = np.zeros((a.size, a.max() + 1)) b[np.arange(a.size), a] = 1 print(b)</code>
출력:
[[0. 1. 0. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.]]
이 방법은 인덱스 배열을 원-핫 인코딩된 배열로 효과적으로 변환합니다. 여기서 각 행은 a에 있는 해당 인덱스의 원-핫 인코딩된 값을 나타냅니다.
위 내용은 NumPy에서 인덱스 배열을 원-핫 인코딩된 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

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