NumPy에서 인덱스 배열을 원-핫 인코딩된 배열로 변환하는 방법은 무엇입니까?

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.

1. 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.
2. 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.

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