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