NumPy：将 one-hot 编码推广到 k-hot 编码

【问题标题】：NumPy: generalize one-hot encoding to k-hot encodingNumPy：将 one-hot 编码推广到 k-hot 编码
【发布时间】：2018-02-06 12:30:44
【问题描述】：

我正在使用此代码对值进行一次性编码：

idxs = np.array([1, 3, 2])
vals = np.zeros((idxs.size, idxs.max()+1))
vals[np.arange(idxs.size), idxs] = 1

但我想将其推广到 k-hot 编码（vals 的形状相同，但每行可以包含 k 个）。

不幸的是，我不知道如何从每行索引多个列。我试过vals[0:2, [[0, 1], [3]]从第一行选择第一列和第二列，从第二行选择第三列，但它不起作用。

【问题讨论】：

标签： numpy

【解决方案1】：

它叫advanced-indexing。

从第一行中选择第一列和第二列，从第二行中选择第三列

您只需要在单独的可迭代对象（元组、列表）中传递相应的行和列：

In [9]: a
Out[9]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8, 9]])

In [10]: a[[0, 0, 1],[0, 1, 3]]
Out[10]: array([0, 1, 8])

【讨论】：