为什么numpy转换成onehot之后只剩两个类

我不确定你在哪个具体的情境下遇到了这种情况，但是可能的原因有很多。最常见的一个原因是，numpy转换成onehot之后，如果输入的原始数据中只有两种不同的取值，那么经过onehot编码之后，就只会剩下两个类别（即0和1）。另外，也可能是在onehot编码时出现了错误，需要具体看你使用的代码。无论是哪种情况，都需要仔细检查输入数据和代码实现，以确定其中的问题。

相关问题

原本numpy有85个类，转换成onehot之后只有两个类了，这是为什么

这可能是因为将数据转换成one-hot编码时，将原始数据中的每个类别都转换成了一个独热向量。如果数据中有85个不同的类别，那么转换后就会得到85个长度为1的向量。但是，由于one-hot编码要求所有向量的元素之和为1，所以85个长度为1的向量经过转换后只剩下了两个等价的向量，一个表示类别1，另一个表示其他类别。因此，原本的85个类被合并成了仅有的两个类别。

numpy转换成pandass

可以使用NumPy数组和Pandas DataFrame之间的相互转换来实现。下面是将NumPy数组转换为Pandas DataFrame的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个NumPy数组
numpy_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将NumPy数组转换为Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data=numpy_array, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

这将输出以下DataFrame：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

你可以通过将NumPy数组传递给`pd.DataFrame()`函数并指定列名来创建一个Pandas DataFrame。