图像数据进行二分类对标签进行one-hot编码的python代码

假设你有一个包含图像数据和标签的DataFrame对象，其中标签为0或1，可以按照以下方式进行one-hot编码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含图像数据和标签的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'image_data': [np.random.rand(224, 224, 3) for i in range(10)],
                   'label': [0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1]})

# 对标签进行one-hot编码
labels = pd.get_dummies(df['label'])

# 将编码后的标签添加到原DataFrame对象中
df = pd.concat([df, labels], axis=1)

# 删除原始标签列
df.drop('label', axis=1, inplace=True)

# 输出编码后的DataFrame对象
print(df)

运行以上代码，你将得到一个包含图像数据和编码后标签的DataFrame对象。其中，编码后的标签为"0"或"1"，与原始标签列的值对应。