含有4000个数的一维列向量，其中数据只有0-4，怎么转换成one-hot编码

可以使用numpy中的eye函数来实现one-hot编码。首先，我们需要将一维列向量转换成二维矩阵，每一行代表一个数值。然后，使用eye函数生成一个单位矩阵，矩阵的行数为5，列数为5。最后，将每个数值对应的行向量提取出来，即可得到该数值的one-hot编码。

示例代码如下：

import numpy as np

# 假设一维列向量为arr，长度为4000
arr = np.random.randint(0, 5, size=(4000, 1))

# 将一维列向量转换成二维矩阵
mat = np.reshape(arr, (len(arr), 1))

# 生成单位矩阵
eye_mat = np.eye(5)

# 提取每个数值对应的行向量
one_hot_mat = eye_mat[mat.flatten()]

# 输出结果
print(one_hot_mat)

相关问题

matlab如何将一个二进制数组转换成一维列向量

在Matlab中，可以使用 colon 运算符来创建一个从1开始、步长为1、以数组长度为结束的列向量索引，然后使用索引运算符将二进制数组中的元素按顺序复制到新创建的列向量中。具体来说，可以按如下方式将一个二进制数组转换成一维列向量：

binaryArray = [1, 0, 1, 1]; % 二进制数组
vector = binaryArray(:); % 利用 colon 运算符创建列向量索引并复制元素

在代码中，`binaryArray(:)` 表示将二进制数组转换成列向量形式，将结果赋值给 `vector` 即可。

python如何将n个m维列向量拼成一个n*m的矩阵

可以使用numpy库中的reshape函数来实现，具体操作如下：

import numpy as np

# 假设有n个m维列向量，存储在一个列表中
vectors = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
n = len(vectors)
m = len(vectors[0])

# 将列表转换为一个n*m的矩阵
matrix = np.array(vectors).reshape((n, m))

print(matrix)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

首先使用numpy库中的array函数将列表转换为一个numpy数组，然后使用reshape函数将其转换为一个n*m的矩阵。