如何将维度为1的26个标签转化为维度为26的26个标签
时间: 2024-02-13 09:05:33 浏览: 15
你可以使用NumPy的one-hot编码函数`np.eye()`,将维度为1的26个标签转换为维度为26的26个标签,具体步骤如下:
1. 假设你有一个维度为1的标签数组`y`,大小为(N,),其中N是数据点的数量。
2. 创建一个大小为(N,C)的全零数组,其中C是类别的数量,这里为26。
3. 使用`np.eye()`函数将1插入到每个标签的相应列中。
4. 将新的数组`Y`作为维度为26的标签数组。
以下是实现的代码示例:
```python
import numpy as np
# 假设你有一个维度为1的标签数组y
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25])
# 创建一个大小为(N,C)的全零数组
N = y.shape[0]
C = 26
Y = np.zeros((N, C))
# 使用np.eye()函数将1插入到每个标签的相应列中
Y[np.arange(N), y] = 1
# 将新的数组Y作为维度为26的标签数组
print(Y.shape)
```
输出:
```
(26, 26)
```
注意,上面的代码示例中假设标签的取值范围为0到25。如果你的标签取值范围不同,需要相应地修改代码中的C值。
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那如果我的维度是(124800,),能转化为(124800,26)吗?
可以的。你可以使用NumPy的one-hot编码函数`np.eye()`将维度为(124800,)的标签数组转换为维度为(124800,26)的标签数组,具体步骤如下:
1. 假设你有一个维度为(124800,)的标签数组`y`。
2. 使用`np.eye()`函数将1插入到每个标签的相应列中。
3. 将新的数组`Y`作为维度为(124800,26)的标签数组。
以下是实现的代码示例:
```python
import numpy as np
# 假设你有一个维度为(124800,)的标签数组y
y = np.array([0, 1, 2, ..., 24, 25]) # 这里省略了中间的数据点
# 使用np.eye()函数将1插入到每个标签的相应列中
C = 26
Y = np.eye(C)[y]
# 将新的数组Y作为维度为(124800,26)的标签数组
print(Y.shape)
```
输出:
```
(124800, 26)
```
注意,上面的代码示例中,我们使用了`np.eye()`函数来创建了一个大小为(26,26)的单位矩阵,然后用这个矩阵来对标签数组进行one-hot编码。`np.eye()`函数的参数是输出矩阵的行数,因此它会返回一个大小为(C,C)的矩阵,其中C是类别的数量。然后我们可以使用标签数组`y`作为索引,从单位矩阵中选取相应的行,生成一个大小为(N,C)的新数组`Y`,其中N是数据点的数量,C是类别的数量。最终得到的数组`Y`就是维度为(124800,26)的标签数组。