怎么把onehot的二维数组转化成一维的

如果你想将 one-hot 编码的二维数组转换为一维数组，可以使用 `argmax` 方法。`argmax` 方法可以返回每个样本中最大值所在的索引，这个索引就是对应的类别标签。例如，假设某个样本的 one-hot 编码为 `[0, 1, 0]`，则 `argmax` 方法将返回 `1`，表示该样本属于第二个类别。

下面是一个例子，假设 `y` 是一个 one-hot 编码的二维数组，形状为 `(n_samples, n_classes)`，你可以使用 `argmax` 方法将其转换为一维数组：

import numpy as np

y = np.array([[0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]])  # 一个形状为 (3, 3) 的 one-hot 编码的二维数组
y_pred = np.argmax(y, axis=1)  # 将 y 转换为一维数组
print(y_pred)  # 输出 [1, 0, 2]

在上面的例子中，`argmax` 方法的 `axis` 参数被设置为 `1`，表示在每行中查找最大值所在的索引。输出的 `y_pred` 是一个长度为 3 的一维数组，每个元素表示对应样本的类别标签。

相关问题

y_onehot怎么赋值

y_onehot是一个二维数组，可以通过循环遍历每个样本的标签，然后用numpy中的eye函数将每个标签转化为对应的one-hot编码。示例代码如下：

import numpy as np

# 假设y是一个包含10个样本的标签列表，每个标签的取值范围为0~9
y = [3, 5, 1, 0, 8, 7, 2, 9, 6, 4]

# 创建一个10x10的单位矩阵，作为one-hot编码的模板
onehot_template = np.eye(10)

# 创建一个10x10的全0矩阵，用于存储所有样本的one-hot编码
y_onehot = np.zeros((10, 10))

# 循环遍历每个样本的标签，将其转化为one-hot编码，并存储到y_onehot中
for i in range(len(y)):
    y_onehot[i] = onehot_template[y[i]]

print(y_onehot)

输出结果如下：

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

可以看到，y_onehot中的每一行对应一个样本的one-hot编码，该编码中只有标签所对应的位置是1，其余位置都是0。

如何将定性变量转化成定量变量

将定性变量转化为定量变量可以使用one-hot编码或哑变量编码技术。

**一、one-hot编码**

one-hot编码是将一个有限集合映射到向量空间的方法，具体实现是为每个可能的取值创建一个新的二进制特征。对于原始特征中每一个可能的取值，在新的特征中创建一个新的二进制特征列，如果该样本的原始特征取值属于这一类，则该样本的这一特征列取值为1，否则为0。

例如，有一个定性变量gender，包括两个取值：male和female。使用one-hot编码后，可以创建两个新的二进制特征列：gender_male和gender_female。如果一个样本的gender取值为male，则gender_male特征列为1，gender_female特征列为0；反之，如果一个样本的gender取值为female，则gender_male特征列为0，gender_female特征列为1。

在Python中，可以使用pandas库的get_dummies函数实现one-hot编码。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# one-hot编码
data_onehot = pd.get_dummies(data, columns=['gender'])

# 输出结果
print(data_onehot.head())

在上面的代码中，我们使用pandas的get_dummies函数对gender变量进行one-hot编码。函数的参数columns指定要进行编码的列名，返回的结果是一个新的数据框，其中包含了所有的原始特征和新的二进制特征列。

**二、哑变量编码**

哑变量编码与one-hot编码相似，也是将定性变量转化为定量变量的一种方法。不同的是，哑变量编码会将定性变量转化为一列数值变量，其中每一个取值对应原始特征的一个取值。

例如，有一个定性变量gender，包括两个取值：male和female。使用哑变量编码后，可以将gender编码为一列数值变量，其中male对应的数值为0，female对应的数值为1。

在Python中，可以使用scikit-learn库的LabelEncoder和OneHotEncoder类实现哑变量编码。示例代码如下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 哑变量编码
le = LabelEncoder()
data['gender'] = le.fit_transform(data['gender'])
ohe = OneHotEncoder(categories='auto')
data_ohe = ohe.fit_transform(data['gender'].values.reshape(-1, 1)).toarray()

# 输出结果
print(data_ohe[:5, :])

在上面的代码中，我们使用LabelEncoder类将gender变量编码为数值变量，然后使用OneHotEncoder类将数值变量转化为二进制特征列。需要注意的是，OneHotEncoder类的输入是一个二维数组，因此需要使用reshape函数将一维数组转化为二维数组。最后，我们输出了前5个样本的编码结果。