y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)
时间: 2023-06-18 11:06:55 浏览: 41
这行代码的作用是将标签 y 中等于 i 的位置设为 1,其余位置设为 0,并将结果赋值给 y10 的第 i 列。其中 y10 是一个二维的零矩阵,第一维的长度为标签 y 中不同标签的个数,第二维的长度为标签 y 的长度。这行代码的实现方式是使用了 numpy 库的 where 函数,它会返回一个布尔型的矩阵,其中等于 i 的位置为 True,不等于 i 的位置为 False,然后使用 np.newaxis 将一维的布尔型数组转化为二维的列向量,最后将这个列向量赋值给 y10 的第 i 列。这个操作通常用于将标签转化为 one-hot 编码的形式,方便在神经网络中使用。
相关问题
解释indices = np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))[0]
这行代码的作用是在二维数组 `a` 的最后一列中查找与数组 `b` 中元素相等的值,并返回这些值在第一维(行)中的索引。具体解释如下:
1. `a[:, -1]` 表示取数组 `a` 的最后一列,即所有行的最后一个元素,返回一维数组。
2. `a[:, -1][:, np.newaxis]` 表示将上一步得到的一维数组转换为二维数组,其中每个元素都是一行,维度为 (n, 1)。
3. `np.array(b)` 将列表 `b` 转换为 numpy 数组。
4. `a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b)` 对二维数组的每个元素逐个比较是否与数组 `b` 中的元素相等,返回一个布尔型的二维数组。
5. `np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))` 返回一个元组,包含符合条件的元素的索引。元组中第一个元素是行的索引,第二个元素是列的索引。由于这里只对一列进行比较,所以第二个元素始终为 0。
6. `np.where(a[:, -1][:, np.newaxis] == np.array(b))[0]` 取元组中的第一个元素,即符合条件的行的索引。
for i in range(1,num_labels+1): y10[:,i-1][:,np.newaxis] = np.where(y==i,1,0)
这段代码用于将多分类问题的标签转换为 one-hot 编码。其中,`num_labels` 表示类别数量,`y` 是形状为 `(m,)` 的一维标签数组,`y10` 是形状为 `(m, num_labels)` 的二维数组,用于存储转换后的 one-hot 编码。
具体地,`for` 循环遍历每个类别,然后使用 `numpy` 的 `where()` 方法将标签数组 `y` 中等于当前类别的位置标记为 1,不等于当前类别的位置标记为 0,并将结果存入 `y10` 中对应的列中。
最终,`y10` 中的每一行表示一个样本的 one-hot 编码,其中第 $i$ 列为 1 表示该样本属于第 $i$ 个类别,为 0 表示不属于。