Python中将矩阵X转换为one-hot矩阵

最新推荐文章于 2024-04-21 16:19:32 发布
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本文介绍了一种在Python中实现one-hot编码的方法，通过使用numpy和eye函数创建单位矩阵，并根据输入向量X（大小为1*m，类别为k类）选取对应列，最终返回转换后的one-hot矩阵。

Python中将X（假设X的大小为1*m，类别为k类）转换为one-hot矩阵
准备一个eye（k）矩阵，然后根据X将对应的列取出来。（或者把行取出来再转置）

def conv_to_one_hot(X,n):
    X = np.array(X)
    refer = np.eye(n)
    X_one_hot = refer[X]
    return X_one_hot.T
X=[3,5,4,7]
print(conv_to_one_hot(X,8))

结果为：
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]

论文 Python 实现WOA-CNN-BiGRU-Attention数据分类预测
优质创作者: 人工智能技术领域 对于有一定基础的 MATLAB和Python带具体需求都可以详谈 MATLAB和Python可以提供代码调试服务加油 谢谢 你的鼓励是我前行的动力 谢谢支持 加油 谢谢
10-24 1280
目录Python 实现WOA-CNN-BuGSR-Attentuon数据分类预测... 1项目背景... 1深度学习一发展与应用... 1数据分类一挑战与意义... 11. 综合模型架构... 22. 优势整合... 23. 多样化应用... 24. 优化效率... 25. 模型评估和验证... 2项目应用领域：... 31. 医疗影像分析... 32. 自然语言处理... 33. 金融预测... 34. 时间序列预测... 35. 视频监控与行为识别... 36. 情感计算与客户反馈分析... 47. 智
【Python机器学习】零基础掌握MinCovDet协方差估计
Mr数据杨
10-18 276
通过应用LedoitWolf算法来分析高考三门科目（数学、物理、化学）的协方差关系，结果显示数学和物理之间有高度的关联，而化学相对独立。这种分析对于学生在高考科目选择上有实用价值。优点总结，这种分析方式能提供精准的科目关联性分析，有助于学生、教师和家长做出更加合理的科目选择。优点描述说明准确性高LedoitWolf算法提供了准确的协方差估计实用性强分析结果直接影响高考科目选择，具有很高的实用价值数据需求少适用于小样本数据计算效率高适用于实时数据分析。
【pytorch】矩阵转为onehot
qq_43586192的博客
12-22 526
1、法一 import torch def one_hot(arr): zero_arr=torch.zeros(len(arr),max(arr)+1) zero_arr[torch.arange(len(arr)),arr]=1 return zero_arr
python类别变量（class_label）转换为One_Hot的几种方式
fitzgerald0的博客
01-29 3万+
    首先解析一下，one_hot (独热)编码，和dummy variable（哑变量）的区别：     在用keras时候，有一个模块写好one_hot转换 from keras.utils import to_categorical data = [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1] encoded=to_categorical(data) pri...
one_hot编码
yalipf的博客
07-10 232
one_hot编码 import numpy as np X=np.array([1,6,3,9,0]) T = np.zeros((X.size, 10))#10种分类，故为10 for idx, row in enumerate(T): row[X[idx]] = 1 print(T) [[0. 1. 0. 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.]
one-hot编码矩阵方式
爱护阳光
10-14 2915
one-hot的编码方式： 如果一个特征有n个值，那么他就可以用一个n维的向量去表示这个特征， 例如： 人的身高用3个特征表示：高、矮、中等；那么用one-hot的形式就可以表示为：（1，0，0）高、（0，1，0）中等、（0，0，1）矮。 也就是用一个3维的数组去表示原来的一个特征，且3维数组中的数有且只有一个是1. 优缺点： 优点： 能够处理非连续型数值特征，也就是离散值。 在一定程度上也扩充...
详解one-hot编码
weixin_30547797的博客
07-30 701
博主原创文章，转载请注明出处 https://www.cnblogs.com/shuaishuaidefeizhu/p/11269257.html 一、什么是one-hot编码？ One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。...
GCN的Python实现与源码分析
zhenyu_qiu的博客
06-17 4579
GCN的简介与Keras实现，用作学习记录之用
python中dataframe将一列中的数值拆分成多个列
12-21
这个过程通常被称为“one-hot编码”或“独热编码”，它将离散的数值或类别数据转换为一系列二进制变量，每个类别对应一列。 首先，我们需要理解原始数据的结构。假设我们有一个DataFrame `TestA_beh`，其中有一列名...
结合矩阵补全的宽度协同过滤推荐算法
罗伯特技术屋
04-21 163
数值试验使用公开可获取的3个基准数据集：MovieLens的ml-latest (ml-la)数据集、ml-100k数据集（）以及filmtrust数据集（表1列出了这些数据集的相关统计信息，其中前2个数据集的评分为1~5的整数，第3个数据集的评分集合为{0.5i|i=1,2,…,10}{0.5i|i=1,2,…,10}。矩阵补全算法使用MATLAB2017b进行编程，其余试验代码均使用Python。
使用numpy进行one_hot编码
Jak的博客
10-19 2127
import numpy as np def transform_one_hot(labels): n_labels = np.max(labels) + 1 one_hot = np.eye(n_labels)[labels] return one_hot labels = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) one_hot = tra...
onehot逆编码，把onehot编码的矩阵变为一维向量
Poisson_SHAN的博客
01-07 2027
onehot逆编码，把onehot编码的矩阵变为一维向量 如下
深度学习入门（五十七）循环神经网络——循环神经网络从零开始实现
ElysiumAILab
11-28 1306
1 独热编码(one-hot) 2 初始化模型参数 3 循环神经网络模型 4 预测 5 梯度裁剪 6 训练 7 小结
非负矩阵分解 NMF 总结
u013614079的博客
09-26 2482
好难啊，看的头疼。争取十一写出来。 1.非负矩阵分解原理 2.非负矩阵分解的算法 2.1梯度下降 2.2乘法算法 2.3交替最小二乘法 2.4拟牛顿法 2.5分层分解法 3.非负矩阵的变形 4.非负矩阵分解与K-means 5.非负矩阵分解与Spectral clustering ...
机器学习中SVD总结
Microstrong
05-21 4516
本文同步更新在我的微信公众号里。地址：https://mp.weixin.qq.com/s/Dv51K8JETakIKe5dPBAPVg本文同步更新在我的知乎专栏里面：机器学习中SVD总结 - Microstrong的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/370385421.矩阵分解1.1 矩阵分解的作用. 矩阵填充（通过矩阵分解来填充原有矩阵，例如协同过滤的AL...
PyTorch基础——one hot编码转换
gy笨瓜的博客
10-12 4341
主要使用函数：torch.Tensor.scatter_(.....) 【sample】 将[1, 5, 4, 2]转换为one hot编码，形式如下： [[0, 1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1], [0, 0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 1, 0, 0, 0]]，其中每一行表示一个样本 函数调用： torch.zeros(4, 6).scatter_(1, torch.tensor([1,5,4,2]).unsqueeze(1), 1) 说明...
【超简单、超实用】Pytorch生成标签的one-hot矩阵
weixin_44370695的博客
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生成one-hot矩阵
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1、直接用列表生成m行n列的矩阵 m,n = map(int,input().split()) matrix = [[0]*(m)]*(n) 输出为： 这种方式生成的矩阵存在一定的问题，比如，无法给特定位置的元素赋值，例如： matrix[1][1] = 9 输出为： 可见，第二列的元素全部被赋值为9了 2、采用numpy生成想要维度的矩阵 import numpy ...
python one-hot编码
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08-04 318
将标签编码为0-1矩阵。
用matlan使用激活向量将Label转换为序列以进行CNN
最新发布
05-02
<think>好的，我现在需要帮助用户在MATLAB中使用激活向量将标签转换为适用于CNN的序列。用户之前的问题是关于如何将标签转换为序列以适应CNN模型，我之前用Python的例子回答了，现在用户想在MATLAB中实现类似的功能，并且参考了提供的引用内容。 首先，用户提到的引用[1]是关于CNN-SVM在时间序列预测的MATLAB项目实例，引用[2]则讨论了CNN-RVM的结合。不过用户当前的需求是标签转换，所以可能需要专注于如何将标签处理成适合CNN输入的序列结构，而不是模型结合部分。 我需要回忆一下MATLAB中处理分类标签和生成序列的方法。通常，在MATLAB中，可以使用dummyvar函数进行one-hot编码，这类似于Python中的to_categorical。然后，可能需要将一维的标签扩展为适合CNN输入的维度，比如时间序列可能需要增加时间步长。 用户之前的回答中提到了几种方法：复制策略、随机噪声注入、使用预训练模型生成序列，以及RNN。但用户现在可能只需要基础的转换方法，比如复制策略，因为这是最直接的。 接下来，我需要考虑CNN的输入结构。例如，对于图像数据，输入通常是3D张量（高度，宽度，通道）。但对于时间序列，可能输入是2D（时间步长，特征）或者3D（样本数，时间步长，特征）。如果用户需要将标签转换为序列，可能需要将每个标签扩展为时间步长的重复，比如每个标签的one-hot向量在时间轴上重复多次，形成序列。 在MATLAB中，实现这一点的步骤可能包括： 1. 将整数标签转换为one-hot编码，使用dummyvar。 2. 检查dummyvar的输出是否正确，可能需要转置，因为dummyvar的每行是一个样本，每列是一个类别。 3. 将每个one-hot向量复制多次以形成序列。例如，使用repmat函数在时间维度上复制。 4. 调整维度顺序以符合CNN的输入要求，可能需要将特征维度放在最后。 需要注意的潜在问题包括：标签是否从0或1开始，因为MATLAB的dummyvar要求类别从1开始。如果用户的标签是0-based，可能需要先加1转换。 此外，用户可能需要将生成的序列作为输入数据的一部分，或者与图像数据结合。需要确认用户的数据结构，但根据问题描述，可能标签本身就是需要被转换为序列输入到CNN中，例如在时间序列预测中，标签可能需要作为某种特征序列。 可能还需要考虑如何处理多标签的情况，但用户的问题中提到的是将标签转换为序列，可能还是单标签分类任务，转换为时间序列形式。 最后，提供一个MATLAB的代码示例，展示如何将标签转换为序列，并说明每一步的作用，确保用户能够理解和使用。同时，需要引用之前提到的文献，但根据用户提供的引用，可能[^1]和[^2]中的方法可以参考，但主要专注于标签转换部分。</think>在 MATLAB 中将标签转换为适用于 CNN 的序列，可以通过以下步骤实现。核心思路是**将标签编码为激活向量（如 one-hot 编码），并通过维度扩展或重复操作生成序列结构**，使其适配 CNN 的输入要求（通常为多维张量）。 --- ### 步骤 1：将标签转换为 one-hot 编码 假设原始标签为整数型向量（如 `labels = [1; 3; 2]`），需先将其转换为 one-hot 编码。MATLAB 中可通过 `dummyvar` 函数实现： ```matlab labels = [1; 3; 2]; % 示例标签（类别从 1 开始） num_classes = max(labels); % 类别总数 one_hot_labels = dummyvar(labels); % 生成 one-hot 编码矩阵 ``` 输出 `one_hot_labels` 的维度为 `[样本数 × 类别数]`，例如： ``` one_hot_labels = [1 0 0; 0 0 1; 0 1 0] ``` --- ### 步骤 2：扩展维度生成序列 CNN 的输入通常为 `[样本数 × 高度 × 宽度 × 通道数]` 的四维张量（图像）或 `[样本数 × 时间步长 × 特征数]` 的三维张量（时间序列）。根据需求，将 one-hot 编码扩展为序列： #### 方法 1：复制标签生成固定长度序列 若需将标签转换为与时间序列对齐的输入（如每个时间步共享同一标签），可使用 `repmat` 函数沿时间轴复制： ```matlab sequence_length = 10; % 序列长度（时间步数） % 将 one-hot 编码扩展为 [样本数 × 时间步长 × 类别数] sequence_labels = repmat(one_hot_labels, [1, 1, sequence_length]); sequence_labels = permute(sequence_labels, [1, 3, 2]); % 调整维度顺序 ``` 输出维度为 `[样本数 × 时间步长 × 类别数]`，可直接作为 CNN 的输入。 --- #### 方法 2：结合特征工程生成动态序列 若需将标签与其他特征结合，可构建混合输入。例如，将标签与时间序列特征拼接： ```matlab % 假设已有特征数据 features [样本数 × 时间步长 × 特征数] % 将标签复制为 [样本数 × 时间步长 × 类别数] expanded_labels = repmat(one_hot_labels, [1, 1, size(features, 2)]); expanded_labels = permute(expanded_labels, [1, 3, 2]); % 拼接特征与标签 combined_input = cat(3, features, expanded_labels); % [样本数 × 时间步长 × (特征数+类别数)] ``` 此方法在时间序列预测中常用于注入标签的上下文信息。 --- ### 步骤 3：适配 CNN 输入层 根据 CNN 的结构调整输入层，确保维度匹配。例如，定义一个接受序列输入的 CNN 结构： ```matlab input_shape = [sequence_length, num_classes]; % 输入维度 [时间步长 × 特征数] layers = [ sequenceInputLayer(input_shape) % 序列输入层 convolution1dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') % 一维卷积层 reluLayer maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2) fullyConnectedLayer(num_classes) softmaxLayer classificationLayer]; ``` --- ### 完整示例代码 ```matlab % 生成示例数据 labels = [1; 3; 2]; % 类别从 1 开始 num_classes = max(labels); sequence_length = 10; % 转换为 one-hot 编码 one_hot_labels = dummyvar(labels); % 扩展为序列 sequence_labels = repmat(one_hot_labels, [1, 1, sequence_length]); sequence_labels = permute(sequence_labels, [1, 3, 2]); % [样本数 × 时间步长 × 类别数] % 定义 CNN 模型 layers = [ sequenceInputLayer([sequence_length, num_classes]) convolution1dLayer(3, 32, 'Padding', 'same') reluLayer maxPooling1dLayer(2, 'Stride', 2) fullyConnectedLayer(num_classes) softmaxLayer classificationLayer]; % 编译模型 options = trainingOptions('adam', 'Plots', 'training-progress'); net = trainNetwork(sequence_labels, categorical(labels), layers, options); ``` --- ### 关键注意事项 1. **标签索引从 1 开始**：MATLAB 的 `dummyvar` 要求类别标签从 1 开始编号，若原始标签为 0-based，需先执行 `labels = labels + 1`。 2. **维度顺序**：MATLAB 默认使用 `[样本数 × 特征数 × 时间步长]`，需通过 `permute` 调整以适配模型。 3. **动态序列生成**：对于复杂场景（如标签与时间步动态关联），可参考 CNN-RVM 方法[^2]，利用特征提取网络生成激活向量。 ---
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