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：
1 | b = [[0,1,0,0], [1,0,0,0], [0,0,0,1]]
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要實現此目的，有兩個關鍵步驟：
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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。
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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：
1 2 3 4 5 6 7 | <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>
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輸出：
1 2 3 | [[0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
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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！
