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使用numpy.eye創(chuàng)建one-hot編碼的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2024年08月07日 10:38:23   作者:文盲青年  
本文主要介紹了使用numpy.eye創(chuàng)建one-hot編碼的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

一、np.eye說明

np.eye 是 NumPy 中的一個(gè)函數(shù),用于創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組,其中對(duì)角線上為1,其余元素為0。它通常用于生成單位矩陣或?qū)蔷仃?。其基本用法如下?/p>

matrix = np.eye(3)
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

np.eye 函數(shù)的主要參數(shù)有:

N:生成的矩陣的行數(shù)。
M:生成的矩陣的列數(shù)(可選,默認(rèn)為 N)。
k:對(duì)角線的索引(可選,默認(rèn)為0,即主對(duì)角線,k>0 為上對(duì)角線,k<0 為下對(duì)角線)。
dtype:數(shù)組的數(shù)據(jù)類型(可選,默認(rèn)為 float)。
例如,創(chuàng)建一個(gè) 3x3 的單位矩陣并將對(duì)角線向上移動(dòng)一行:

matrix = np.eye(3, k=1)
[[0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 0.]]

二、獨(dú)熱編碼

假設(shè)Y_test_orig為一個(gè)一行多列的二維矩陣,例如:[ [0 0 0 5 1 0 3 1 5 1 5 1 ] ]

np.eye(6)[Y_test_orig.reshape(-1)] 創(chuàng)建和使用 one-hot 編碼。分解一下這個(gè)表達(dá)式:

1、np.eye(6) 創(chuàng)建了一個(gè) 6x6 的單位矩陣(對(duì)角矩陣),其中對(duì)角線上的元素為 1,其余元素為 0。
例如:

import numpy as np
identity_matrix = np.eye(6)
print(identity_matrix)
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

Y_test_orig.reshape(-1) 將 Y_test_orig 重新調(diào)整為一維數(shù)組。

Y_test_orig = np.array([[0], [1], [2], [3], [4], [5]])
reshaped = Y_test_orig.reshape(-1)
print(reshaped)
[0 1 2 3 4 5]

3、np.eye(6)[Y_test_orig.reshape(-1)] 使用重新調(diào)整后的 Y_test_orig 數(shù)組作為索引,來選擇單位矩陣中的相應(yīng)行。這將生成一個(gè) one-hot 編碼矩陣,其中每個(gè)類標(biāo)簽都被編碼為一個(gè) one-hot 向量。

Y_test_orig = np.array([[0], [1], [2], [3], [4], [5]])
one_hot_encoded = np.eye(6)[Y_test_orig.reshape(-1)]
print(one_hot_encoded)
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

如果Y_test_orig_test為[ [0 0 0 5 1 0 3 1 5 1 5 1 ] ],那么結(jié)果將會(huì)是:

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

再轉(zhuǎn)置一下,np.eye(6)[Y_test_orig.reshape(-1)].T就可以為機(jī)器學(xué)習(xí)所用了:

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

故獨(dú)熱編碼函數(shù):C為類別數(shù),Y為原始二維矩陣如:[ [0 0 0 5 1 0 3 1 5 1 5 1 ] ]

def convert_to_one_hot(Y, C):
    Y = np.eye(C)[Y.reshape(-1)].T
    return Y

到此這篇關(guān)于使用numpy.eye創(chuàng)建one-hot編碼的實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy.eye創(chuàng)建one-hot編碼內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家! 

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