Bincount one-hot 编码标签 [重复]答案

【问题标题】：Bincount one-hot encoded labels [duplicate]Bincount one-hot 编码标签 [重复]
【发布时间】：2020-07-18 04:33:56
【问题描述】：

我有一组单热编码标签，我想看看每个类别有多少。每个标签可以包含一个或多个类，如下所示：

[1  0   0   0   0   0   0   1   0]

我对这个问题的第一个解决方案是像这样使用np.argmax 和np.bincount：

newLabels = []
for i in range(len(labels)):
    newLabels.append(np.argmax(labels[i]))

newLabels= np.asarray(newLabels)

np.bincount(newLabels)

array([1221,  722,  199,  918,  599,  678, 1569,  786,  185])

但随后发生的情况是，上面的 one-hot 编码示例将被赋予值 0，而第二个值（应该是 7）不计算在内。

有人能解决这个问题吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

解决这个问题的方法是：

np.sum(Labels, axis=0)

【讨论】：

【解决方案2】：

from collections import Counter

newLabels = Counter()
for label in labels:
    for idx, key in enumerate(label):
         newLabels[idx]+=key

输出应该是一个字典，其中键是标签索引，值是计数。

【讨论】：