我有 np 矩阵，我想将其转换为 3d 数组，其中元素的一个热编码作为第三维。有没有办法不用遍历每一行，例如
a=[[1,3],
[2,4]]
应该做成
b=[[1,0,0,0], [0,0,1,0],
[0,1,0,0], [0,0,0,1]]
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方法#1
broadcasted这是一个滥用比较的厚颜无耻的单线-
(np.arange(a.max()) == a[...,None]-1).astype(int)
样品运行 -
In [120]: a
Out[120]:
array([[1, 7, 5, 3],
[2, 4, 1, 4]])
In [121]: (np.arange(a.max()) == a[...,None]-1).astype(int)
Out[121]:
array([[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]],
[[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]]])
对于0-based索引，它将是 -
In [122]: (np.arange(a.max()+1) == a[...,None]).astype(int)
Out[122]:
array([[[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]],
[[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]]])
如果 one-hot 编码要覆盖从最小值到最大值的值范围，则偏移最小值，然后将其馈送到建议的0-based索引方法。这也适用于本文后面讨论的其他方法。
这是一个运行相同的示例 -
In [223]: a
Out[223]:
array([[ 6, 12, 10, 8],
[ 7, 9, 6, 9]])
In [224]: a_off = a - a.min() # feed a_off to proposed approaches
In [225]: (np.arange(a_off.max()+1) == a_off[...,None]).astype(int)
Out[225]:
array([[[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]],
[[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]]])
如果你对带有Truefor1's和 False for的布尔数组没问题0's，你可以跳过.astype(int)转换。
方法#2
我们还可以初始化一个 zeros 数组并使用 索引到输出中advanced-indexing。因此，对于0-based索引，我们将拥有 -
def onehot_initialization(a):
ncols = a.max()+1
out = np.zeros(a.shape + (ncols,), dtype=int)
out[all_idx(a, axis=2)] = 1
return out
辅助功能 -
# https://stackoverflow.com/a/46103129/ @Divakar
def all_idx(idx, axis):
grid = np.ogrid[tuple(map(slice, idx.shape))]
grid.insert(axis, idx)
return tuple(grid)
在处理更大范围的值时，这应该特别高效。
对于1-based索引，只需a-1输入作为输入。
方法#3：稀疏矩阵解决方案
现在，如果您正在寻找稀疏数组作为输出和 AFAIK，因为 scipy 的内置稀疏矩阵仅支持2D格式，您可以获得一个稀疏输出，它是前面显示的输出的重新整形版本，前两个轴合并，第三个轴被保留完好无损的。索引的实现0-based看起来像这样 -
from scipy.sparse import coo_matrix
def onehot_sparse(a):
N = a.size
L = a.max()+1
data = np.ones(N,dtype=int)
return coo_matrix((data,(np.arange(N),a.ravel())), shape=(N,L))
同样，对于1-based索引，只需a-1输入作为输入。
样品运行 -
In [157]: a
Out[157]:
array([[1, 7, 5, 3],
[2, 4, 1, 4]])
In [158]: onehot_sparse(a).toarray()
Out[158]:
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]])
In [159]: onehot_sparse(a-1).toarray()
Out[159]:
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0]])
如果您可以接受稀疏输出，这将比前两种方法好得多。
基于 0 的索引的运行时比较
情况1 ：
In [160]: a = np.random.randint(0,100,(100,100))
In [161]: %timeit (np.arange(a.max()+1) == a[...,None]).astype(int)
1000 loops, best of 3: 1.51 ms per loop
In [162]: %timeit onehot_initialization(a)
1000 loops, best of 3: 478 µs per loop
In [163]: %timeit onehot_sparse(a)
10000 loops, best of 3: 87.5 µs per loop
In [164]: %timeit onehot_sparse(a).toarray()
1000 loops, best of 3: 530 µs per loop
案例#2：
In [166]: a = np.random.randint(0,500,(100,100))
In [167]: %timeit (np.arange(a.max()+1) == a[...,None]).astype(int)
100 loops, best of 3: 8.51 ms per loop
In [168]: %timeit onehot_initialization(a)
100 loops, best of 3: 2.52 ms per loop
In [169]: %timeit onehot_sparse(a)
10000 loops, best of 3: 87.1 µs per loop
In [170]: %timeit onehot_sparse(a).toarray()
100 loops, best of 3: 2.67 ms per loop
挤出最佳性能
为了获得最佳性能，我们可以修改方法 #2 以在2D成形的输出数组上使用索引，并使用uint8dtype 来提高内存效率，这会导致更快的分配，就像这样 -
def onehot_initialization_v2(a):
ncols = a.max()+1
out = np.zeros( (a.size,ncols), dtype=np.uint8)
out[np.arange(a.size),a.ravel()] = 1
out.shape = a.shape + (ncols,)
return out
计时 -
In [178]: a = np.random.randint(0,100,(100,100))
In [179]: %timeit onehot_initialization(a)
...: %timeit onehot_initialization_v2(a)
...:
1000 loops, best of 3: 474 µs per loop
10000 loops, best of 3: 128 µs per loop
In [180]: a = np.random.randint(0,500,(100,100))
In [181]: %timeit onehot_initialization(a)
...: %timeit onehot_initialization_v2(a)
...:
100 loops, best of 3: 2.38 ms per loop
1000 loops, best of 3: 213 µs per loop
于 2016-04-30T21:31:48.043 回答
4
如果您正在尝试为您的机器学习模型（您已拥有tensorflow或keras已安装）创建单热张量，那么您可以使用https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/backend/one_hot或httpsone_hot中的函数://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/one_hot
这是我正在使用的，并且适用于高维数据。
这是示例用法：
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.one_hot([[0,2],[1,3]], 4).numpy()
array([[[1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.]],
[[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1.]]], dtype=float32)
于 2019-12-14T21:49:17.787 回答
2
编辑：我刚刚意识到我的答案已经包含在接受的答案中。不幸的是，作为一个未注册的用户，我不能再删除它了。
作为已接受答案的附录：如果要编码的类数量很少，并且可以接受np.bool数组作为输出，我发现以下内容甚至会稍微快一些：
def onehot_initialization_v3(a):
ncols = a.max() + 1
labels_one_hot = (a.ravel()[np.newaxis] == np.arange(ncols)[:, np.newaxis]).T
labels_one_hot.shape = a.shape + (ncols,)
return labels_one_hot
时间（10节课）：
a = np.random.randint(0,10,(100,100))
assert np.all(onehot_initialization_v2(a) == onehot_initialization_v3(a))
%timeit onehot_initialization_v2(a)
%timeit onehot_initialization_v3(a)
# 102 µs ± 1.66 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
# 79.3 µs ± 815 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
但是，如果类的数量增加（现在是 100 个类），这种情况会发生变化：
a = np.random.randint(0,100,(100,100))
assert np.all(onehot_initialization_v2(a) == one_hot_initialization_v3(a))
%timeit onehot_initialization_v2(a)
%timeit onehot_initialization_v3(a)
# 132 µs ± 1.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
# 639 µs ± 3.12 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
因此，根据您的问题，可能是更快的版本。
于 2018-10-25T12:16:47.497 回答
0
这是使用np.eye（恒等矩阵）和 numpy 强大索引的最简单和最优雅的解决方案：
labels_3d = np.eye(N_CLASSES)[labels_2d]
于 2021-06-26T21:27:36.233 回答