Question

我有一个numpy arrayA：

array([[ 1.],
       [ 7.],
       [ 2.],
       [ 9.],
       [ 0.],
       [ 4.],
       [ 1.],
       [ 4.],
       [ 8.]])

现在我想创建另一个宽度为10且默认单元格值为0的numpy数组（arrayB）。现在逐行检查arrayA，将值作为{的行索引{1}}并将值设置为1。

arrayB应该如下所示：

arrayB

我该怎么做才能解决这个问题？

我之所以这样做：我有一个神经网络，[[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,1,0,0], [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,1], [1,0,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,1,0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,1,0]]保存每个输入模式的类别（真实数组有25010行）。但我想要10个输出神经元（每个类别一个），所以我需要一个数组，每个模式有9个0＆1;和1个在右边的类别。

Answer 1

您可以使用advanced integer indexing执行此操作。但是，您需要先将数组转换为整数，然后删除第二个维度：

>>> import numpy as np
>>> # preprocess your array
>>> arr = np.array([[1.], [7.], [2.], [9.], [0.], [4.], [1.], [4.], [8.]])
>>> arr = arr.astype(int)[:, 0]
>>> # create a result array
>>> new = np.zeros((arr.shape[0], 10), int)
>>> new[np.arange(arr.shape[0]), arr] = 1  # advanced indexing
>>> new
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 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, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 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, 1, 0]])

根据另一个数组中的值创建一个包含零和一的新数组

我该怎么做才能解决这个问题？

1 个答案: