Numpy技巧系列：矩阵one_hot转换

（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))
    ohx[range(len(x)), x] = 1
    return ohx

x = [0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 7]
num_class = np.max(x) + 1
b = np.zeros((len(x), num_class))
b[range(len(x)), x] = 1
# 或者使用 b = np.eye(num_class)[x]
print(b)

array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  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.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.]])

    

2.使用Keras里的to_category，但是需要先安装Keras，     

from keras.utils import to_categorical
x = [0, 0, 1, 2, 1, 3, 4, 4, 7]
to_categorical(x)
array([[1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 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., 1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]], dtype=float32)