如何在 NumPy 中將索引數組轉換為 One-Hot 編碼數組？

NumPy 中的One-Hot 編碼索引數組

在NumPy 中，將一維索引數組轉換為one-hot 編碼的二號維數組是一項共同的任務。例如，給定索引為[1, 0, 3] 的數組a，我們希望將其編碼為：

b = [[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]

要實現此目的，有兩個關鍵步驟：

1. 建立一個歸零數組： 建立一個具有足夠列（即a.max() 1）的2D 數組b 來容納one-hot 編碼值。數組應該用零初始化。
2. 將適當的值設為 1： 對於 b 中的每一行 i，將第 a[i] 列設為 1。這表示原始索引a[i] 出現在 one-hot 編碼數組中的位置 i 處。

這是一個程式碼範例來說明：

<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>

輸出：

[[0. 1. 0. 0.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]

此方法有效地將索引數組轉換為one-hot 編碼數組，其中每一行代表a 中對應索引的one-hot 編碼值。

以上是如何在 NumPy 中將索引數組轉換為 One-Hot 編碼數組？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！