python使用numpy把向量扩展为矩阵?
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机器学习作关于MNIST的实验 ,数据集解析出来label是[1,2,3]这样的标签,我想将它转换为[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]这样对应索引为1,其余置为0的矩阵,该怎么写,求助?
安装numpy,利用numpy数组: >>> import numpy >>> array1 = numpy.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> array1 array([[1, 2], [3, 4]]) >>> array1 * 2.5 array([[ 2.5, 5. ], [ 7.5, 10. ]]) 如果你用的是python的列表,它的乘法是列表的自我复制,[1, 2] * 2就是[1, 2, 1, 2]追问你在说什么
参考技术A 题主说的大概是哑变量,sklearn里数据预处理里有一个OneHotEncoder函数,应该可以解决你的问题。以上是关于python使用numpy把向量扩展为矩阵?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python 转储和加载稀疏矩阵https://stackoverflow.com/questions/11129429/storing-numpy-sparse-matrix-in-hdf5-pyt