np.eye()的函数能将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组

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5、NumPy数组操作与通用函数全解析
a1b2c的博客
06-21 69
本博客深入解析了NumPy数组的基础操作与通用函数的应用，涵盖了NumPy的标准数据类型、数组索引与切片、数组重塑与拼接、以及通用函数在数据分析、图像处理和科学计算中的实际应用。此外，还探讨了复合数据类型、高级索引、布尔掩码、广播机制等高级特性，并提供了内存管理与并行计算等性能优化策略。通过本博客的学习，读者可以全面掌握NumPy的强大功能，为高效处理和分析大规模数据打下坚实基础。
『ML笔记』Python凸优化求解cvxopt包+实战SVM+补充np.dot, np.matmul, np.multiply!
AI新视界
03-16 4736
Python凸优化求解cvxopt包+实战SVM+补充np.dot, np.matmul, np.multiply!
np.eye()
sky的博客
01-08 1164
np.eye() np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。 例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组 [[0,1,0,0,0,0], [0,0,1,0,0,0], [0,0,0,1,0,0], [0,0,0,0,0,0], [0,1,0,0,0,0]...
利用np.eye(n)(x)进行one-hot化
u011916041的博客
04-13 1208
np.eye(3)生产一个单位矩阵3*3的单位矩阵 当np.eye(3)后面跟一个整数i时，此时取得是该矩阵的第i行。 tp1=np.eye(3) tp1=[[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]] tp1[2]取该矩阵的第2行，为 [0，0，1] 当np.eye(3)后面跟一个数列时，此时取得是该矩阵的多个行 tp1[1][2]取的是矩阵索引为1，2的...
np.eye()函数详细用法（生成数组以及将数组转成one-hot形式）
leilei7407的博客
07-13 1万+
np.eye() 函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class ‘float’>,order=‘C) 返回的是一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0. 参数介绍： （1）N:int型，表示的是输出的行数 （2）M：int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N （3）k：int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。 （4）dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型 （5.
np.eye()和np.identity()
热门推荐
coder
08-06 7万+
今天在完成深度学习的相关编程作业的时候，发现代码中出现了一个关于np.eye()的函数，这个函数的用法非常的简单，但是在预制的代码中，这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵，而是通过其来将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0...
python中np.eye()函数的使用
xuan971130的博客
03-23 2万+
numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>) 关注第一个第三个参数就行了 第一个参数：输出方阵（行数=列数）的规模，即行数或列数 第三个参数：默认情况下输出的是对角线全“1”，其余全“0”的方阵，如果k为正整数，则在右上方第k条对角线全“1”其余全“0”，k为负整数则在左下方第k条对角线全“1”其余全“0”。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chixujohnny/article/details/51011931 >&g
np.eye() 与np.zeros()区别
09-14
除了生成对角阵，np.eye()函数还可以将一个label数组，大小为(1, m)或者(m, 1)的数组，转化成one-hot数组。这在一些机器学习任务中经常使用，用于表示类别标签的编码。例如，给定一个大小为(1, 3)的label数组[0, 1, ...
def get_data(): data = np.array(pd.read_csv('heart.csv')) disperse_col = [2, 6, 10, 11, 12] disperse_data, disperse_label = [], [] for i in disperse_col: col_data = data[:, i] col_label = list(set(col_data)) disperse_label.append(col_label) col_data = np.array([col_label.index(j) for j in col_data], dtype=np.int) col_data = np.eye(len(col_label))[col_data] disperse_data.append(col_data) disperse_data = np.concatenate(disperse_data, axis=-1) np.save('heart_disperse.npy', np.array(disperse_label)) 讲解一下每个语句的意思
04-23
函数内部首先读取一个名为 "heart.csv" 的 CSV 文件，并将数据存储在一个 numpy 数组 "data" 中。接下来，函数对数据进行了一些离散化处理，将原数据中的某些列进行了处理，其中第 2、6、10、11 和 12 列为离散化列...
np.eye() one-hot编码
qq_41389330的博客
08-10 721
np.eye()用于生成对角矩阵，在深度学习中，可以将标签数组进行one-hot编码方便后续操作。 one-hot编码 例如一个batchsize为8的batch数据，其对应的标签batch为类别总数为3的数组[0,1,2,1,2,0,1,1]，那么它的one-hot形式则为[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1],[0,1,0],[0,0,1],[1,0,0],[1,0,0]]，行为batch的样本数，列为所属类别，对应哪个类别就将哪个列索引上的数置1。 np...
python中numpy.eye()函数的学习
weixin_42714175的博客
12-29 3万+
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=&amp;amp;lt;class ‘float’&amp;amp;gt;, order=‘C’) Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. 函数eye()的作用是返回一个对角线diagonal上全是1，而其他位置全为0的一个二维数组（2D-array）。 Parameters...
numpy.eye() 生成对角矩阵
chixujohnny
03-30 6万+
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=) 关注第一个第三个参数就行了 第一个参数：输出方阵（行数=列数）的规模，即行数或列数 第三个参数：默认情况下输出的是对角线全“1”，其余全“0”的方阵，如果k为正整数，则在右上方第k条对角线全“1”其余全“0”，k为负整数则在左下方第k条对角线全“1”其余全“0”。 >>> np.eye(2, dtype=int)
python | np.eye()函数
以秘
09-16 1万+
作用1：生成对角阵，主对角线上元素为1，其余位置均为0 import numpy as np a = np.eye(3) print(a) 结果： 如果要读取第二行，则写作：np.eye(3)[1] ，结果为：[0,1,0] 作用2：形成one-hot编码 import numpy as np x = np.array([1,2,0,1,2]) a = np.eye(3)[x] print(a) 结果： 【后记】：python一行代码可以做很多事，没有经过系统学习，遇到很多问题，.
Pytorch中，将label变成one hot编码的两种方式
我的博客有点东西
03-20 7万+
由于Pytorch不像TensorFlow有谷歌巨头做维护，很多功能并没有很高级的封装，比如说没有tf.one_hot函数。本篇介绍将一个mini batch的label向量变成形状为[batch size, class numbers]的one hot编码的两种方法，涉及到 tensor.scatter_ tensor.index_select 使用scatter_获得one hot 编码 ...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
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