转换为一个布尔矩阵和one-hot编码的区别
时间: 2023-10-09 11:10:20 浏览: 47
将输出转换为一个布尔矩阵和 one-hot 编码都是为了适应不同的模型需求,但其实现方法和结果有所不同。将输出转换为一个布尔矩阵是将输出值转换为布尔类型的 0 和 1,例如将数字 3 转换为 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。这种方式适用于多分类问题,其中一个样本只能属于一个类别。而 one-hot 编码是将输出值转换为一个向量,向量的维度等于类别数,其中只有一个元素为 1,其他元素为 0,例如将数字 3 转换为 [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。这种方式适用于多分类或多标签问题,其中一个样本可以属于多个类别。
相关问题
python 将布尔矩阵转换为01矩阵
可以使用numpy库中的astype()函数将布尔矩阵转换为01矩阵。具体代码如下:
```python
import numpy as np
# 布尔矩阵
bool_matrix = np.array([[True, False], [False, True]])
# 转换为01矩阵
int_matrix = bool_matrix.astype(int)
print(int_matrix)
```
输出结果为:
```
[[1 0]
[0 1]]
```
其中,astype()函数将布尔矩阵转换为int类型的矩阵,True对应1,False对应0。
如何获取一个布尔矩阵中True所对应的行列索引
可以使用numpy库中的函数`np.argwhere()`来获取一个布尔矩阵中True所对应的行列索引。该函数返回一个二维数组,其中每个子数组表示一个True值的索引,子数组的第一个元素是行索引,第二个元素是列索引。例如,对于以下布尔矩阵:
```
[[ True False False]
[False True False]
[False False True]]
```
可以使用`np.argwhere()`函数来获取True值所对应的索引:
```python
import numpy as np
bool_matrix = np.array([[True, False, False], [False, True, False], [False, False, True]])
true_indexes = np.argwhere(bool_matrix)
print(true_indexes)
```
输出结果为:
```
[[0 0]
[1 1]
[2 2]]
```
其中,第一行表示第一个True值所在的行列索引,第二行表示第二个True值所在的行列索引,以此类推。