目前我正在尝试对包含单个元素的列表列表进行热编码。从表示 2 到表示 1 的干净 Pythonic 方式是什么？另外，我想知道一种从表示 1 到表示 2 的干净方法。
表示 1
[[1. 0. 0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0.]
...
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0. 0.]]
(256, 6)
表示 2
[[0.]
[3.]
[3.]
...
[2.]
[3.]
[2.]]
(256, 1)
【问题讨论】：
标签： python numpy encoding one-hot-encoding
使用纯基本条件列表理解，用于表示 1 到 2：
r1 = [[1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0.]]
len_r1l = len(r1[0]) # length of each sublist, here 6
r2 = [[0], [3], [4]]
r1_r2 = [[i] for l in r1 for i in range(len_r1l) if l[i]==1]
>>> [[0], [3], [4]]
对于表示 2 到 1：
r2_r1 = [[1. if i==idx[0] else 0 for i in range(len_r1l)] for idx in r2]
>>> [[1.0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1.0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1.0, 0]]
等效地使用 numpy，使用 np.nonzero:
# convert to array
r1_np = np.asarray(r1)
r2_np = np.asarray(r2)
r1_r2 = np.nonzero(r1_np)[1]
>>> array([0, 3, 4])
r2_r1 = np.zeros_like(r1_np)
r2_r1[np.arange(r1_r2.shape[0]),r1_r2] = 1.
>>> array([[1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0.]])
那么如果你真的想保留它到list 使用np.ndarray.tolist 方法：
r1_r2.tolist()
>>> [0, 3, 4]
r2_r1.tolist()
>>> [[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]]
针对256 的预期输入对这些答案进行基准测试清楚地表明了 numpy 的效率：
# representation 1 to 2
%timeit [[i] for l in r1 for i in range(len_r1l) if l[i]==1]
>>> 199 µs ± 431 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit np.nonzero(r1_np)[1]
>>> 13 µs ± 32.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
# representation 2 to 1
%timeit [[1. if i==idx[0] else 0 for i in range(len_r1l)] for idx in r2]
>>> 243 µs ± 820 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit r2_r1 = np.zeros_like(r1_np); r2_r1[np.arange(r1_r2.shape[0]),r1_r2] = 1.
>>> 9.42 µs ± 15.8 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
希望这会有所帮助。
【讨论】：
使用 numpy，
rep_2 = np.where(condition)[1].reshape(rep1.shape[0], 1)
condition 可以有多种表述方式，其中有：
取决于您的要求。如果您愿意，请将 rep_2 转换为列表。
【讨论】：
表示 1 --> 2：
如果您知道每个列表将只有一个1，您可以在list comprehension 中使用list.index：
list_of_lists = [ # Your initial list
[1, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 1]
]
list_of_ones_indices = [[lst.index(1)] for lst in list_of_lists]
# [0, 1, 2]
表示 2 --> 1：
This numpy solution 可能更接近您正在寻找的内容。如果你想要一个纯 Python 的解决方案，你可以去：
index_list = [1, 2, 3]
LENGTH = 6
one_hot_list = []
# This can also be achieved with a list comprehension and range()
for index in index_list:
one_hot = [0] * LENGTH
one_hot[index[0]] = 1
one_hot_list.append(one_hot)
print(one_hot_list)
# [
# [0, 1, 0, 0, 0, 0],
# [0, 0, 1, 0, 0, 0],
# [0, 0, 0, 1, 0, 0]
# ]
【讨论】：
IIUC，
np.argmax(a, axis=1)[:, None]
使用@Yacola 设置：
r1 = [[1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1., 0.]]
a = np.array(r1)
np.argmax(a, axis=1)[:, None]
输出：
array([[0],
[3],
[4]])
【讨论】：
要从表示 2 转换为表示 1，您可以使用类似 keras.np_utils.to_categorical:
>>> y = [0, 1, 2]
>>> np_utils.to_categorical(y)
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
【讨论】：