import numpy as np #定义一个NumPy数组 arr = np.array(['cat', 'dog', 'cat', 'bird']) #创建单位矩阵 one_hot_encoder = np.eye(len(np.unique(arr))) #将原数组转换为one-hot编码 one_hot_arr = one_hot_encoder.dot(arr) print(one_hot_arr) 输出结果应该类似于: [[1. 0. 0.] [...
转换为2维的 1-hot数组 代码语言:javascript 复制 b=array([[0,1,0,0],[1,0,0,0],[0,0,0,1]]) python实现示例代码 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnpif__name__=='__main__':ind=np.array([1,0,3])x=np.zeros((ind.size,ind.max()+1))x[np.arange(ind.size),ind]=1print...
onehot_encoded.append(letter) print(onehot_encoded) # invert encoding inverted = int_to_char[argmax(onehot_encoded[0])] print(inverted) 2、基于scikit-learn #基于scikit-learnfrom numpy import array from numpy import argmax from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing ...
importnumpyasnp#连续的整型标签值labels=np.array([0,1,2,1,2,0,2,1,0])#类别num_classes=3#one_hot编码one_hot_codes=np.eye(num_classes)one_hot_labels=[]forlabelinlabels:#将连续的整型值映射为one_hot编码one_hot_label=one_hot_codes[label]one_hot_labels.append(one_hot_label)one_hot_l...
独热编码(One-Hot Encoding)是一种常用的数据预处理方法,主要用于将类别型特征转换成数值型特征,以便于机器学习模型能够处理。在独热编码中,对于一个具有N个不同取值的特征,会创建N个二进制变量,也称为“位”(bits)。每个二进制变量代表该特征的一个潜在取值,其中,只有与原始特征值相对应的那个二进制变量会被设...
One hot encode a list of sample labels. Return a one-hot encoded vector for each label. : x: List of sample Labels : return: Numpy array of one-hot encoded labels """returnlabel_binarizer.transform(x)
最终得到的是1000*1000维的one-hot数组。打开保存的文本一看,密密麻麻的0,星星点点的1,足以看到数据的稀疏性。 importnumpy as npimportos text_path= os.getcwd()+os.sep+'cnews'+os.sep fp= open(text_path+'cnews.train.txt','r',encoding='utf8') ...
python numpy 数组和 one-hot 编码相互转换 a=[0,0,1,0,1,0,1] result=[] for i, x in enumerate(a): if x==1: result.append(i) print(result) python numpy 数组和 one-hot 编码相互转换 2018 年 09 月 18 日 19:54:20 姚贤贤 阅读数:92 标签: one-hot 编码 one-hot 数组转换 one-...
给定一维索引数组: a = array([1, 0, 3]) 我想将其编码为二维数组: b = array([[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]) 原文由 James Atwood 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonnumpy机器学习numpy-ndarrayone-hot-encoding ...
但如果用OneHotEncoder,会产生多个线性无关的向量,解决了那种关系的问题,但是这样如果类别较多时,会使特征维度大大升高,造成资源浪费和运算时间长、矩阵过于稀疏等问题,但有些时候可以联系PCA进行使用。 2、✌ 代码测试 2.1 ✌ 导入相关库 import numpy as np ...