NumPy 中的 One-Hot 编码索引数组
在 NumPy 中,将一维索引数组转换为 one-hot 编码的二维数组是一项共同的任务。例如,给定索引为 [1, 0, 3] 的数组 a,我们希望将其编码为:
b = [[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]
要实现此目的,有两个关键步骤:
- 创建一个归零数组: 创建一个具有足够列(即 a.max() 1)的 2D 数组 b 来容纳 one-hot 编码值。数组应该用零初始化。
- 将适当的值设置为 1: 对于 b 中的每一行 i,将第 a[i] 列设置为 1。这表明原始索引a[i] 出现在 one-hot 编码数组中的位置 i 处。
这是一个代码示例来说明:
<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>
输出:
[[0. 1. 0. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.]]
此方法有效地将索引数组转换为 one-hot 编码数组,其中每一行代表 a 中相应索引的 one-hot 编码值。
以上是如何在 NumPy 中将索引数组转换为 One-Hot 编码数组?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python脚本在Unix系统上无法运行的原因包括:1)权限不足,使用chmod xyour_script.py赋予执行权限;2)Shebang行错误或缺失,应使用#!/usr/bin/envpython;3)环境变量设置不当,可打印os.environ调试;4)使用错误的Python版本,可在Shebang行或命令行指定版本;5)依赖问题,使用虚拟环境隔离依赖;6)语法错误,使用python-mpy_compileyour_script.py检测。

使用Python数组比列表更适合处理大量数值数据。1)数组更节省内存,2)数组对数值运算更快,3)数组强制类型一致性,4)数组与C语言数组兼容,但在灵活性和便捷性上不如列表。

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WhenyouattempttostoreavalueofthewrongdatatypeinaPythonarray,you'llencounteraTypeError.Thisisduetothearraymodule'sstricttypeenforcement,whichrequiresallelementstobeofthesametypeasspecifiedbythetypecode.Forperformancereasons,arraysaremoreefficientthanl

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