利用np.eye(n)(x)进行one-hot化

最新推荐文章于 2022-09-26 17:52:57 发布

chixinshaonian

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分类专栏： python

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9 篇文章

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本文详细介绍了使用NumPy进行矩阵操作的方法，包括如何创建单位矩阵，如何选取矩阵的特定行，以及如何通过索引获取矩阵中特定位置的元素。通过具体实例展示了np.eye函数的应用，以及如何对矩阵进行切片和索引。

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的行；分别为

[0,1,0]
[0,0,1]

该结果恰好是对索引的one-hot处理

tp1=([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

tp1[[1,2]]表示的是取tp1的第1行和第2行


tp[[1,2],[0,1]]表示的取tp1的[1][0]位置的元素和tp1的[2][1]位置的元素

等同于tp1[1][0]  tp1[2][1]

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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.

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.csdn.net/chixujohnny/article/details/51011931 >&g

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【np.eye实现one-hot编码】

syh的技术记录

09-26

459

今天看代码时看到了别人用np.eye实现one-hot编码，以前不知道这种用法，觉得很实用，所以记录一下。

one-hot中np.eye(n)[x]的意思

sansherlock的博客

01-24

544

https://blog.csdn.net/weixin_40977519/article/details/86412820 其实就是矩阵引用，当x不是一个数，是一个1*m向量，那就引用矩阵的多行，类似one-hot的作用。

np.eye() one-hot编码

qq_41389330的博客

08-10

703

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...

使用numpy生成one-hot编码

KEE_HA的博客

12-11

2003

借助numpy库的eye函数生成对角矩阵。通过索引list获取one-hot编码 import numpy as np index_list = [1,0,3] max_index = np.max(index_list) + 1 np.eye(max_index)[index_list) # 得到深度为4的one-hot编码这里的one-hot编码方式根据索引值进行编码，当索引值非连续且差距...

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

studyvcmfc的专栏

06-19

200

https://blog.csdn.net/m0_37393514/article/details/81455915

numpy快速生成one hot编码

修炼之路

01-19

4万+

前言在构建分类算法的时候，标签通常都要求是one_hot编码，实际上标签可能都是整数，所以我们都需要将整数转成one_hot编码，本篇文章主要介绍如何利用numpy快速将整数转成one_hot编码。代码示例在使用numpy生成one hot编码的时候，需要使用numpy中的一个eye函数，先简单介绍一下这个函数的功能。函数：np.eye(N, M=None, k=0, dtype=floa...

独热编码（one-hot）中的np.eye()应用

dreamer5z的博客

03-09

1623

一、np.eye() 得到一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0. 可选参数：（1）N：int型，输出的行数（2）M：int型，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二、np.identity()...

eye（n）

weixin_41864235的博客

06-11

2808

MATLAB函数返回单位矩阵。Y = eye(n)：返回n*n单位矩阵；Y = eye(m,n)：返回m*n单位矩阵；Y = eye([m n])：返回m*n单位矩阵；Y = eye(size(A))：返回与A一样大小的单位矩阵；Y = eye：标量1Y = eye(m, n, classname)：...

np.eye()和np.identity()

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coder

08-06

7万+

Numpy技巧系列：矩阵one_hot转换

dongfangxiaozi_的专栏

03-26

6924

（阅读时间1min）把一个数组Y转换成one_hot形式，有很多方式，这里我推荐下面一种，可能比网上一些方法更加易读。 1. 写函数如下： def one_hot(x, num_class=None): if not num_class: num_class = np.max(x) + 1 ohx = np.zeros((len(x), num_class...

使用numpy生成one_hot

步步拾遗

09-22

2904

https://blog.csdn.net/zhongranxu/article/details/79332154

02_Numpy的One-hot形式的转换（eye，identity）

qq_18351157的博客

01-04

1426

Numpy的（eye，identity）One-hot形式的转换 One-hot形式？只有1个1（High），其他全部为0（Low）的形式称为one-hot。相对，只有1个0（Low），其他全部为1（High）的形式称为one-cold（好像是）。在机器学习中，使用Tensorflow等框架进行分类问题预测的时候，经常使用one-hot形式来表达输出预测的结果。比如：MNIST的手写数字数据...

matlab 单位矩阵 eye（n）

家家的专栏

01-23

1万+

<br />matlab 中，单位矩阵的生成： eye（n）为n*n的单位矩阵。。。

使用Numpy进行one-hot编码

m0_37390405的博客

01-26

1万+

在实现很多机器学习任务的时候，经常需要将labels进行one-hot encoding，具体思想这里就不详述，借一张图来表示：由于最后的每个label向量只有一个维度的值是1，其他都是0，所以实现方法可以借助线性代数中的单位矩阵 [百度百科] [wikipedia] Numpy实现可以是这样： # 函数需不需要返回转置要根据具体情况看 # 如果不转置每个label返回的就是一个行向

python随机数组_NumPy数组基础与计算（一）：Numpy随机数组的创建

weixin_39722917的博客

12-04

2606

NumPy数组基础与计算(一)：Numpy随机数组的创建发布时间：2018-11-09 11:43,浏览次数：319, 标签：NumPy最近几天在外实训，闲着无聊，打算回顾一下科学计算库，在数据挖掘中经常用到numpy库进行数据分析与计算。<>一、从头创建数组1、创建一个长度为10的数组，数组的值都为0：np.zeros(10,dtype=int) array([0,0,0,0,0,0...

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;lt;class ‘float’&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...

np.eye

最新发布

05-07

<think>好的，我现在需要帮助用户了解NumPy中的np.eye函数的用法以及解决相关问题。首先，我要回忆一下np.eye的基本功能。np.eye用于生成一个二维数组，对角线上的元素为1，其他位置为0，类似于单位矩阵。不过它还可以通过参数调整对角线的位置，比如k参数可以控制对角线的偏移。接下来，我需要考虑用户可能的实际应用场景。比如，在机器学习中，np.eye常用于创建one-hot编码，这在分类任务中非常常见。另外，线性代数中生成单位矩阵或者构造特定的对角矩阵也是常见用途。用户可能还希望了解如何调整对角线的位置，或者生成非方阵的情况。然后，我需要参考用户提供的引用内容。虽然用户给出的引用主要涉及TensorFlow的tf.function、熵的公式以及项目结构，但可能与当前问题关联不大。不过，用户提到需要参考之前的回答，之前的回答是关于np.swapaxes函数的，所以可能需要保持类似的详细结构，比如核心功能、语法、示例、应用场景、注意事项等。用户的问题是关于np.eye的用法或相关问题，所以需要覆盖基本用法、参数说明、示例代码以及常见问题。比如，如何生成不同大小的矩阵，如何偏移对角线，如何处理非方阵，以及如何将np.eye用于实际应用如one-hot编码。同时，需要注意用户可能存在的误区，比如np.eye和np.identity的区别，或者与np.diag的不同之处。此外，内存效率也是一个考虑点，特别是当生成非常大的矩阵时，np.eye可能更高效，因为它是专门优化过的函数。还要考虑到用户可能需要的高级用法，比如结合其他NumPy函数进行操作，或者如何利用np.eye进行矩阵运算，例如构造掩码或进行矩阵乘法。此外，数据类型（dtype）的参数也是一个重要点，用户可能需要指定不同的数据类型以节省内存或满足计算需求。最后，生成相关问题时要确保覆盖用户可能进一步探索的方向，比如性能优化、与其他函数的对比、应用场景的扩展等。确保问题能够引导用户深入理解np.eye的不同方面，并解决他们在实际项目中可能遇到的问题。</think>### NumPy `np.eye()` 函数详解与实战应用 --- #### 一、核心功能 `np.eye()` 用于生成**对角矩阵**（主对角线为1，其余为0），支持灵活调整矩阵形状、对角线偏移及数据类型。其核心应用包括： - 构造单位矩阵（如线性代数中的恒等变换） - 生成one-hot编码（机器学习分类任务） - 创建掩码或索引模板[^1] --- #### 二、语法与参数 ```python numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C') ``` - **`N`**: 行数（必须） - **`M`**: 列数（默认为`N`，生成方阵） - **`k`**: 对角线偏移（`k>0`向上偏移，`k<0`向下偏移） - **`dtype`**: 数据类型（如`int`、`bool`） - **`order`**: 内存布局（`'C'`行优先或`'F'`列优先） --- #### 三、基础示例 ##### 1. 标准单位矩阵 ```python import numpy as np # 生成3x3单位矩阵 identity_matrix = np.eye(3) print(identity_matrix) ``` 输出： ``` [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] ``` ##### 2. 非方阵与对角线偏移 ```python # 生成5行4列矩阵，主对角线向上偏移1位（k=1） matrix = np.eye(N=5, M=4, k=1, dtype=int) print(matrix) ``` 输出： ``` [[0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1] [0 0 0 0] [0 0 0 0]] ``` ##### 3. 布尔类型掩码 ```python # 生成4x4布尔掩码，主对角线为True mask = np.eye(4, dtype=bool) print(mask) ``` 输出： ``` [[ True False False False] [False True False False] [False False True False] [False False False True]] ``` --- #### 四、典型应用场景 ##### 1. 机器学习中的One-hot编码 ```python labels = [2, 0, 1, 3] # 类别标签 num_classes = 4 # 生成one-hot编码矩阵 one_hot = np.eye(num_classes)[labels] print(one_hot) ``` 输出： ``` [[0. 0. 1. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.]] ``` ##### 2. 线性代数中的恒等变换 ```python A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) I = np.eye(2) # 生成2x2单位矩阵 result = A @ I # 矩阵乘法保持原矩阵不变 print(result) ``` 输出： ``` [[1. 2.] [3. 4.]] ``` ##### 3. 图像处理中的滤波核 ```python # 创建5x5对角滤波器（锐化效果） kernel = np.eye(5) * 2 - np.ones((5,5)) * 0.1 ``` --- #### 五、注意事项 1. **性能优化** - 相比`np.identity()`，`np.eye()`支持非方阵和偏移，但两者在生成方阵时等价 - 使用`dtype=np.bool_`可节省内存（如生成掩码） 2. **与`np.diag()`的区别** ```python np.diag([1,1,1]) # 通过一维数组生成对角矩阵 np.eye(3) # 直接生成单位矩阵 ``` 3. **动态形状调整** 结合`np.zeros()`实现更复杂的模式： ```python def custom_diag(shape, offset): arr = np.zeros(shape) np.fill_diagonal(arr[:, offset:], 1) return arr ``` --- #### 六、进阶技巧 ##### 1. 批量生成one-hot编码 ```python batch_labels = np.array([[2], [0], [1]]) one_hot_batch = np.eye(4)[batch_labels.reshape(-1)] print(one_hot_batch[:, 0, :]) ``` ##### 2. 结合掩码提取对角线元素 ```python data = np.random.rand(5,5) diagonal_mask = np.eye(5, dtype=bool) diagonal_values = data[diagonal_mask] # 提取主对角线元素 ``` ##### 3. 生成带状矩阵 ```python # 生成7x7矩阵，主对角线及其上下各1条对角线为1 band_matrix = np.eye(7, k=-1) + np.eye(7) + np.eye(7, k=1) ``` --- ### 总结 `np.eye()` 的核心价值在于**高效生成对角模式矩阵**，适用于： 1. 数学运算中的恒等变换 2. 数据预处理中的编码转换 3. 算法实现中的模板构建通过调整参数，可快速适应不同维度和场景需求[^1]。 --- **相关问题** 1. 如何用 `np.eye()` 实现三维张量的批量one-hot编码？ 2. `np.eye()` 与 `torch.eye()` 在功能上有哪些异同？ 3. 在图像卷积中，如何利用对角矩阵设计特殊效果的滤波器？