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目录label与one-hot之间的互相转换label 转 one-hotone-hot 转labellabel：one-hot 与 标量转化标量 转化为 one-hot 向量one
有时候需要label，比如强化学习的离散动作空间，输出动作索引；有时候需要one-hot，比如训练数据或者输入上一个状态的动作，简单的互相转换还是重要的。
通过 np.eye(action_dims)[actions] 快速生成：
>>> import numpy as np
>>> label = [1,2,2,3]
>>> np.eye(4)[label]
array([[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])numpy可以通过 np.argmax(onehot, 1) 实现，PyTorch 可以通过 torch.topk(one_hot, 1)[1].squeeze(1) 实现：
>>> import torch
>>> onehot
array([[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
>>> np.argmax(onehot,1)
array([1, 2, 2, 3], dtype=int64)
>>> torch.topk(torch.tensor(onehot), 1)[1].squeeze(1)
tensor([1, 2, 2, 3])from keras.utils import to_cateGorical
data = [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1]
encoded = to_categorical(data)
print("encoded：", encoded)输出：
encoded： [[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]]
因为一个热向量是一个包含0和1的向量，所以可以这样做：
encoded = np.array([[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0]])
data = [np.where(r == 1)[0][0] for r in encoded]
print("data：", data)
输出：
data： [1, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 1, 0, 1]
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程网。
--结束END--
本文标题: python label与one-hot之间的互相转换方式
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/193774.html(转载时请注明来源链接)
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