python - 在 Numpy 中将索引转换为向量

Question

假设我们有这样的数据:

import numpy as np
data = np.array([1,0,1,2,1,2])

我想把它转换成这样:

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

我如何在 Numpy(或其他相关包)中执行此操作？我们有ind2vec在 MATLAB 中执行此操作的函数。

Answer 1

在 NumPy 中执行此操作的一种相当常见的方法是比较 data 和 arange 并将 bool 数组转换为整数类型:

>>> (np.arange(3) == data[:,None]).astype(int)
array([[0, 1, 0],
       [1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]])

更一般地说，如果您想指定 N 列(类似于 Matlab 的函数)，这里有一个包含必要步骤的函数。您可以将索引列表 ind 作为 Python 列表或 NumPy 数组传递:

def ind2vec(ind, N=None):
    ind = np.asarray(ind)
    if N is None: 
        N = ind.max() + 1
    return (np.arange(N) == ind[:,None]).astype(int)

然后举例:

>>> ind2vec([4,0,2])
array([[0, 0, 0, 0, 1],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0]])

>>> ind2vec([1,3,2,1,0], N=10)
array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])