python/numpy 中具有固定精度的小数的一次性编码

Question

在 Python 中，我想实现 one-hot 十进制数的精确编码，直到 10^{-3}。鉴于我的输入分数是，例如 interval = [0.433,0.223,0.111]，它将为间隔中的每个数字生成一堆单热向量。所以对于第一个浮点数 0.433 我们应该得到 4 ---> 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 , 3 ---> 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0, 3 ---> 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 然后连接这三个获得一个 30 维的单热数组。

另外，我想知道：即使输入的数字是，比方说，[0.4,0.2,0.1]，有没有办法应用与以前相同的技术？就像考虑数学上等价的数字 [0.400,0.200,0.100]?

编辑：

这是我提议的尝试。我不确定这是完成结果的最佳方法，另外这不能解决我们给出的情况 [0.4, 0.2] 但我们想将其解释为 [0.400, 0.200] .

def encode_digits(floats: list):
            
    decimals = []
    
    for f in floats:
        
        decimals.append(str(f).split('0.',1)[1])
        
    one_hot = []
        
    for i in range(2):
        
        for j in range(3):
            
            temp =np.zeros(10)
            
            temp[int(decimals[i][j])] += 1
            
            one_hot.append(temp)
            
    return np.array(one_hot).reshape(-1)

Answer 1

按照评论中的建议，您可以乘以 1000 并转换为整数。此后，您可以从数字 i 中提取每个单独的数字，最后应用标准 one-hot 编码：

i = (np.array(interval) * 1000).astype(int)
digits = i // 10 ** np.arange(len(i))[::-1, None] % 10
np.eye(10, dtype=int)[digits.T]

输出：

array([[[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 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, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]]])

如果您希望将其连接成一个 30 维数组，您可以这样做：

np.eye(10, dtype=int)[digits.T].reshape(3, 3 * 10)

输出：

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

python/numpy 中具有固定精度的小数的一次性编码

One-hot encoding of decimals with a fixed precision in python/numpy

python

numpy

encoding

encode