python-3.x - 将 one-hot 编码目标值映射到正确的标签名称

Question

我有一个标签名称列表，我枚举并创建了一个字典:

my_list = [b'airplane',
 b'automobile',
 b'bird',
 b'cat',
 b'deer',
 b'dog',
 b'frog',
 b'horse',
 b'ship',
 b'truck']

label_dict =dict(enumerate(my_list))


{0: b'airplane',
 1: b'automobile',
 2: b'bird',
 3: b'cat',
 4: b'deer',
 5: b'dog',
 6: b'frog',
 7: b'horse',
 8: b'ship',
 9: b'truck'}

现在我正在尝试将字典值清理map/apply到我的目标，该目标采用单热编码形式。

y_test[0]

array([ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])


y_test[0].map(label_dict) should return: 
'cat'

我正在玩

(lambda key,value: value for y_test[0] == 1)

但无法提出任何具体的

谢谢。

Answer 1

由于我们使用的是 one-hot 编码 数组，因此 argmax 可用于获取每行的一个 1 的索引。因此，使用列表作为输入 -

[my_list[i] for i in y_test.argmax(1)]

或者使用np.take来获得数组输出-

np.take(my_list,y_test.argmax(1))

要使用 dict 并假设顺序键为 0,1,..，我们可以 -

np.take(label_dict.values(),y_test.argmax(1))

如果键本质上不是按顺序排列的，而是已排序的 -

np.take(label_dict.values(), np.searchsorted(label_dict.keys(),y_test.argmax(1)))

示例运行 -

In [79]: my_list
Out[79]: 
['airplane',
 'automobile',
 'bird',
 'cat',
 'deer',
 'dog',
 'frog',
 'horse',
 'ship',
 'truck']

In [80]: y_test
Out[80]: 
array([[ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.]])

In [81]: [my_list[i] for i in y_test.argmax(1)]
Out[81]: ['cat', 'automobile', 'ship']

In [82]: np.take(my_list,y_test.argmax(1))
Out[82]: 
array(['cat', 'automobile', 'ship'], 
      dtype='|S10')