np_utils.to_categorical

np_utils.to_categorical 是一个 numpy 库中的函数，用于将标签数组转换为独热编码。独热编码是一种编码方式，在这种编码方式下，对于每个样本和每个类别，都有一个二进制位，其中 1 表示该样本属于该类别，0 表示该样本不属于该类别。

相关问题

怎么调用numpy库里的np_utils.to_categorical

要使用numpy库中的np_utils.to_categorical函数，首先需要导入该函数：

from keras.utils import np_utils

然后可以使用np_utils.to_categorical函数将一个整数数组（一维或二维）转换为独热编码数组：

import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3])
b = np_utils.to_categorical(a)
print(b)

输出结果为：

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

上面的结果表示原先的整数数组a中有4个元素，通过np_utils.to_categorical函数将其转换为4行4列的矩阵，其中每一行表示一个元素对应的独热编码。

np_utils.to_categorical用法

np_utils.to_categorical是Keras中的一个工具函数，用于将整数标签转换为独热编码。独热编码是一种常用的编码方式，将每个标签表示为一个向量，向量的长度等于标签总数，向量中只有一个元素为1，其余元素为，该元素的位置表示标签的索引。这种编码方式可以方便地用于神经网络的训练和预测。