Question

我尝试使用python将我的分类数据转换为一个热矢量，最好使用numpy或theano。我不想使用sklearn（我无法安装）。

我的数据是这样的：

data=[
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 1.],
[ 2., 1., 2., 2., 2., 0., 2.],
[ 0., 0., 2., 0., 2., 2., 2.],
[ 0., 2., 1., 0., 1., 2., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 0., 0., 2.],
[ 0., 2., 0., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 1.],
[ 1., 2., 2., 1., 2., 1., 0.],
]

我的数据有7列，每列的值可以是0,1或2.在操作结束时，我希望有一个热矢量，它有3 ^ 7-1个零和1个值。

我尝试使用

theano.tensor.extra_ops.to_one_hot(y, nb_class, dtype=None)

但没有用，我不确定它是否适合这项任务。

我在互联网上看到的大部分例子都只适用于单列。

Answer 1

我不认为它有内置功能，因为你必须告诉numpy / theano你的值只能来自{0,1,2}。这是一个简单的numpy实现，其中
0000000映射到10 ... 0，
1000000映射到01 ... 0，
2222222映射到00 ... 1。

data=[
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
[ 0., 2., 2., 0., 2., 0., 2.],
]
data_num = 7

one_hot_dat = np.zeros((data_num, 3**7))
# vector for making indices
vec = np.asarray([3**i for i in range(7)])
# compute the corresponding index for each data point
hot_idx = np.sum(np.asarray(data)*vec, axis=1).astype(int)
one_hot_dat[range(data_num), hot_idx] = 1
# one_hot_dat[0] should give the first data point in one-hot

Python一个热矢量编码

1 个答案: