我们可以按照上面的步骤进行One-Hot编码: fromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder encoder=OneHotEncoder(sparse=False)encoder.fit(data[['category']])encoded_data=encoder.transform(data[['category']])print(encoded_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 运行上面的代码,输出结果如下: [[1. 0. 0.] ...
其中,OneHotEncoder是我们实现独热编码的关键模块。 接下来,导入并显示数据前五行。 test_data_1=pd.read_csv('G:/CropYield/03_DL/00_Data/onehot_test.csv',names=['EVI0610','EVI0626','SoilType'],header=0)test_data_1.head(5) 1. 2. 关于这里导入数据代码的解释,大家...
one-hot编码(pytorch实现) n = 5 #类别数 indices = torch.randint(0, n, size=(15,15)) #生成数组元素0~5的二维数组(15*15) one_hot = torch.nn.functional.one_hot(indices, n) #size=(15, 15, n) 1.One-hot编码(一维数组、二维图像都可以):label = torch.nn.functional.one_hot(label, N...
因此,就需要使用One-hot编码对gt进行编码,将其编码为[H, W, 5],最后再对维度进行transpose即可。 编码前和编码后的变化类似图中所示(上图对应编码前,下图对应编码后)。 (图片来源:https://www.eefocus.com/communication/413211/r0) (图片来源:https://www.eefocus.com/communication/413211/r0) 3.代码实现 ...
Pytorch one-hot编码 1. 引言 在我们做分割任务时,通常会给一个mask,但训练时要进行onehot编码。 2. code importtorchif__name__=='__main__': label= torch.zeros(size=(1, 4, 4), dtype=torch.int) label[:,2:4] = 1print(label.shape)print(label)...
而我们使用one-hot编码,将离散特征的取值扩展到了欧式空间,离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。 将离散型特征使用one-hot编码,确实会让特征之间的距离计算更加合理。 比如,有一个离散型特征,代表工作类型,该离散型特征,共有三个取值,不使用one-hot编码,其表示分别是x_1 = (1), x_2 = (2), x_...
python的几种实现方式 准备工作,载入相关的包,准备数据集 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder oenc=OneHotEncoder(sparse=False) lenc=LabelEncoder() store=pd.DataFrame({'gender':[0.0,11.0,'unknow']}) 方式1:通过pandas中的get_dummies生成...
one-hot编码python源程序 以下是Python实现的one-hot编码源代码: ```python import numpy as np def one_hot_encode(labels, num_classes): """ 对标签进行one-hot编码 :param labels: 标签列表 :param num_classes: 类别数 :return: one-hot编码矩阵 """ one_hot = np.zeros((len(labels), num_...