Python 2D Numpy数组到1D（有点......）

Question

简单的问题，我想获得1D numpy数组。

给定一个2D数组，其中每行包含一个单独的＆＃39; 1＆＃39;如何将值转换为1D数组，由1＆＃39; 1的列索引组成。在2D数组中

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

到

[2 2 1 1 1 1 0]

我如何在python中执行此操作？ 我不知道它的术语，请让我知道这种转换的正确术语。

Answer 1

您正在寻找沿第一轴具有最大值的索引：

def check_list_size(list1):
    for lst in list1:
        if len(lst) != 1:
            return False
    return True

  

>>> a.argmax(axis=1) array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0])

     

返回给定轴上最大值的索引。

如果其他值不一定小于1，请首先过滤a.argmax(axis=None, out=None)。 这会给出一组1和True值。现在，使用False：

argmax()

>>> (a == 1).argmax(axis=1) array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0]) 的行为与True和1类似False，因为0继承自bool。

Answer 2

好像你想获得每行一个热编码矢量的热索引。

这可以按如下方式完成：

1. 将矩阵与向量int或更通用的对象相乘：[0 1 2]
2. 总结您的矩阵行：numpy.arange(matrix.shape[1])

numpy数组也具有函数numpy.sum(matrix, axis=1)，这导致相同的结果。

Answer 3

您可以使用numpy argmax执行以下操作：

a=np.array([[ 0,  0,  1],[ 0,  0,  1], [ 0,  0,  1],[ 0,  1,  0],[ 0,  1,  0],[ 0,  1,  0],[ 1,0,0]])
a.argmax(1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 0])