这种一次性向量转换是如何工作的？

当我从事机器学习项目时，我正在寻找一行代码将我的标签转换为单热向量。我在 Reddit 上发现了 u/benanne 的这行漂亮的代码。

np.eye(n_labels)[target_vector]

例如，对于一个target_vector = np.array([1, 4, 2, 1, 0, 1, 3, 2])，它返回 one-hot 编码值：

np.eye(5)[target_vector]
Out: 
array([[ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.],
       ..., 
       [ 0.,  1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.,  0.]])

虽然它确实有效，但我不确定它是如何或为什么有效的。

这很简单。np.eye(n_labels)创建大小为单位的矩阵n_labels然后你用你的target_vector从该矩阵中选择与当前目标值相对应的行。由于单位矩阵中的每一行恰好包含一个1元素和其余部分0，每一行都将是有效的“一个热编码”。