python - 来自 numpy 的一种热编码

Question

我正在尝试理解示例 python tutorial 的输出值.输出似乎没有我能理解的任何顺序。特定的 python 行给我带来了麻烦:

vocab_size = 13   #just to provide all variable values
m = 84 #just to provide all variable values
Y_one_hot = np.zeros((vocab_size, m))
Y_one_hot[Y.flatten(), np.arange(m)] = 1

输入 Y.flatten() 被评估为以下 numpy-array :

  [ 8  9  7  4  9  7  8  4  8  7  8 12  4  8  9  8 12  7  8  9  7 12  7  2
  9  7  8  7  2  0  7  8 12  2  0  8  8 12  7  0  8  6 12  7  2  8  6  5
  7  2  0  6  5 10  2  0  8  5 10  1  0  8  6 10  1  3  8  6  5  1  3 11
  6  5 10  3 11  5 10  1 11 10  1  3]

np排列是一个范围从0-83的张量

np.arange(m)
[ 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 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83]

好的，所以我从新的 Y_one_hot 中无法理解的输出是我收到一个大小为 13 的 numpy 数组(如预期)，但我不明白为什么这些位置的位置基于 Y。 flatten() 输入例如这里是 13 的第一个数组:

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

有人可以解释一下我是如何从那一行的输入值到输出数组的吗？似乎这些位置是随机的，并且在 13 个的其他一些数组中，1 的数量似乎也是随机的。这是预期的行为吗？
这是一个完整的可运行示例:

import numpy as np
import sys
import re



# turn Y into one hot encoding
Y =  np.array([ 8,  9,  7,  4 , 9,  7,  8,  4,  8,  7,  8, 12,  4,  8,  9,  8, 12,  7,  8,  9,  7, 12,  7,  2,
  9,  7,  8,  7,  2,  0,  7,  8, 12,  2,  0,  8,  8, 12,  7,  0,  8,  6, 12,  7,  2,  8,  6,  5,
  7,  2,  0,  6,  5, 10,  2,  0,  8,  5, 10,  1,  0,  8,  6, 10,  1,  3,  8,  6,  5,  1,  3, 11,
  6,  5, 10,  3, 11,  5, 10,  1, 11, 10,  1,  3])
m = 84
vocab_size = 13
Y_one_hot = np.zeros((vocab_size, m))
Y_one_hot[Y.flatten(), np.arange(m)] = 1
np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize)
print(Y_one_hot.astype(int))

Answer 1

您展示的代码是将多个标签索引转换为单热编码的快速方法。
让我们用单个索引来做，并将其转换为单热编码向量。为简单起见，我们将坚持使用 10 的编码大小(即九个 0 和一个 0 ):

>>> y = 4
>>> y_ohe = np.zeros(10)
>>> y_ohe[y] = 1
array([0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.])

现在，让我们尝试使用多个索引:同时使用 5 个标签。起始数组将是二维的: (5, 10) ，即每个标签大小为 10 的单热编码向量。

>>> y = np.array([4, 2, 1, 7])
>>> y_ohe = np.zeros((4, 10))
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

想要的结果是:

array([[0., 0., 0., 0., 1., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 7., 0., 0.]])

为此，我们将按行和列索引: np.arange(len(y))将为我们提供所有行索引，而 y将为我们提供 1 所在的列应该是。自 np.arange(len(y))和 y具有相同的长度，它们将被迭代压缩，就像

>>> for i, j in zip(np.arange(len(y)), y):
>>>     print(i, j)
[0, 4]
[1, 2]
[2, 1]
[3, 7]

这些是 [i, j]二维张量中的坐标 y_ohe我们想要的地方 1是。
将索引值分配给 1 s:

>>> y_ohe[np.arange(len(y)), y] = 1
array([[0., 0., 0., 0., 1., 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., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.]])

同样，通过反向索引:

>>> y = np.array([4, 2, 1, 7])
>>> y_ohe = np.zeros((10, 4))
>>> y_ohe[y, np.arange(len(y))] = 1
array([[0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0.]])

在你的情况下 Y有一个额外的维度，比如 Y = np.array([[4], [2], [1], [7]])与我上面给出的例子有关。这会给 y压扁后。