将多 class 数组投影到二进制矩阵中

Question

我有一个简单的 numpy 数组（例如 [1,4,2,3,1]）并想将其投影到二进制矩阵中，其中数组中的每个值都映射到矩阵该列中的一个指标。

例如，此数组将映射到如下矩阵：

[1], => [1,0,0,0],
[4],    [0,0,0,1],
[2],    [0,1,0,0],
[3],    [0,0,1,0],
[1]     [1,0,0,0]

我可以通过迭代和列表理解来做到这一点，但是有一个优雅的 numpy 解决方案吗？

Answer 1

我们可以使用broadacsting-

(a[:,None] == np.arange(a.max())+1).astype(int)

样本运行-

In [28]: a = np.array([1,4,2,3,1,2,1,4])

In [29]: a[:,None] == np.arange(a.max())+1 # Booelan array
Out[29]: 
array([[ True, False, False, False],
       [False, False, False,  True],
       [False,  True, False, False],
       [False, False,  True, False],
       [ True, False, False, False],
       [False,  True, False, False],
       [ True, False, False, False],
       [False, False, False,  True]], dtype=bool)

In [30]: (a[:,None] == np.arange(a.max())+1).astype(int) # Int array
Out[30]: 
array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])

对于非连续的映射整数并且不期望所有 False 列，我们可以直接使用 np.unique(a) 与 2D 版本的输入数组 a 进行比较, 像这样 -

In [49]: a = np.array([14,12,33,71,97])

In [50]: a[:,None] == np.unique(a) # Boolean array
Out[50]: 
array([[False,  True, False, False, False],
       [ True, False, False, False, False],
       [False, False,  True, False, False],
       [False, False, False,  True, False],
       [False, False, False, False,  True]], dtype=bool)

In [51]: (a[:,None] == np.unique(a)).astype(int) # Int array
Out[51]: 
array([[0, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1]])

将多 class 数组投影到二进制矩阵中

Project a multi-class array into a binary matrix

python

numpy

matrix

binary-matrix