Преобразование индексов массива в one-hot кодировку на NumPy

Быстрый ответ

Вы можете воспользоваться функцией np.eye и техникой "fancy indexing" в NumPy для реализации унитарного кодирования индексов:

import numpy as np
one_hot = np.eye(num_classes)[indices_array]

Где num_classes – это количество классов, а indices_array – массив индексов. Векторизация улучшает производительность и читаемость кода.

Теперь рассмотрим другие подходы и различные сцинерии.

Подробный разбор унитарного кодирования

Задаем размер массива заранее

Количество строк массива должно совпадать с количеством индексов, а num_classes будет обозначать количество столбцов:

num_rows = indices_array.size
num_columns = num_classes  # Не забудьте скорректировать, если индексы не начинаются с нуля.

Собственная реализация с помощью np.zeros и срезов массива

Если вы требовательны к коду и предпочитаете "сделать сам" метод, воспользуйтесь np.zeros и срезами:

one_hot_manual = np.zeros((num_rows, num_classes))  # Создаем массив
one_hot_manual[np.arange(num_rows), indices_array] = 1  # Определяем единицы

Стандартные библиотечные решения

Если вы придерживаетесь основных методов, обратите внимание на функцию to_categorical из библиотеки Keras:

from keras.utils import to_categorical
one_hot_keras = to_categorical(indices_array, num_classes=num_classes)  # С Keras все проще.

Обязательно учитывайте версии библиотеки.

Нулевая индексация: важное правило

Убедитесь, что индексы соответствуют правилу нулевой индексации, которое является стандартом работы с NumPy:

adjusted_indices = indices_array – 1  # Если индексация начинается с 1

Разные подходы: заимствуйте идеи у сообщества

Ищете новые подходы? Изучите разнообразные решения и исходный код Keras, чтобы углубить свои знания в области унитарного кодирования.

Необходимо учесть особенности

Нестандартные индексы

Если в массиве присутствуют нестандартные индексы, перед унитарным кодированием нужно привести их к нормальной последовательности.

Отрицательные индексы

Отрицательные индексы не годятся для унитарного кодирования. Решить данную проблему поможет смещение индексов или полное их исключение.

Разреженное кодирование: оптимизация для больших объемов данных

Если у вас огромное количество классов, подумайте о использовании разреженных матриц из NumPy или SciPy. Такие матрицы хранят только ненулевые элементы и значительно экономят память.

Визуализация

Используйте визуализацию аналогично шеф-повару, который применяет свои специи:

Набор специй: [Соль, Перец, Паприка, Тмин, Орегано]

Допустим, нам нужны Паприка и Тмин:

indices = [2, 3]

Преобразуем это в унитарно кодированный набор:

Массив унитарного кодирования: [0, 0, 1, 1, 0]

Визуально это выглядит так:

До: [🧂, 🌶, 🌶, 🌶, 🌿]
После: [❌, ❌, ✅, ✅, ❌]

Знаки показывают, какие специи нам потребуются для приготовления блюда.

Применение индексов и срезов: визуальный пример

Применим индексы и срезы для определения требуемых специй:

spices = np.zeros(5)
spices[indices] = 1  # indices = [4] для Орегано

Теперь массив spices указывает на использование Орегано.

Визуализация с помощью Matplotlib

Вы можете использовать библиотеку Matplotlib для создания тепловых карт унитарно кодированных массивов:

import matplotlib.pyplot as plt

# Представляем, что one_hot — это наш унитарно кодированный массив.
plt.imshow(one_hot, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

Эффективность в унитарном кодировании

Быстродействие имеет значение

Векторизованные операции с np.eye обеспечивают высокую скорость и удобство работы с большими объемами данных.

Избегаем использование циклов

Надежность и эффективность кода значительно увеличатся, если вы будете придерживаться векторизованных операций вместо циклов в NumPy.

Наперед выделяем память

Использование np.zeros позволяет заранее резервировать объем памяти, избежав тем самым многократного выделения.

Полезные материалы

1. Документация NumPy о np.eye — здесь вы узнаете о том, как создать единичные матрицы для унитарного кодирования.
2. Документация NumPy о np.zeros — рекомендации по инициализации массивов.
3. Обсуждение по преобразованию индексов в унитарные массивы на Stack Overflow — здесь вы найдете множество методов унитарного кодирования.
4. Обучающее видео о NumPy на SciPy 2019 Tutorial — полезное введение в NumPy и унитарное кодирование.
5. Документация scikit-learn о OneHotEncoder — оттуда вы узнаете о кодировании категориальных переменных.
6. Статья на Real Python о программировании массивов NumPy — здесь у вас будет возможность узнать о векторизованных операциях и унитарном кодировании.