Python Numpy one热编码器仅显示带有零的巨大阵列

我有一个

（400，1）

numpy数组，该数组具有

4300、4450、4650…

等值，这些值可以分布在20个类周围，即

4300类1、4450类2…

，并尝试使用下面的代码将该数组转换为一个热编码列表。

y\u train\u onehot

显示了400个数组的列表，其中每个数组的大小大于4000，即每个数组大约有4000个零。我如何解决这个问题，以便每个值都有一个热编码向量，即

4300

可以

00001

def convertOneHot(data):
    y=np.array([int(i[0]) for i in data])
    y_onehot=[0]*len(y)
    for i,j in enumerate(y):
        y_onehot[i]=[0]*(y.max() + 1)
        y_onehot[i][j]=1
    return (y,y_onehot)

y_train,y_train_onehot = convertOneHot(data)

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以下是一些未优化的示例：

def convert_to_one_hot(y):
  levels=np.unique(y)
  n_classes=levels.shape[0]
  one_hot=np.zeros((y.shape[0],n_classes),"uint8")
  for i in xrange(y.shape[0]):
    for index,level in enumerate(levels):
      if  y[i]==level:
        one_hot[i,index]=1
  return one_hot

编辑1一个可读性较差但更优雅的版本：

def convert_to_one_hot2(y):
  levels=np.unique(y)
  one_hot=(y==levels).astype("uint8")
  return one_hot 

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以下是一些未优化的示例：

def convert_to_one_hot(y):
  levels=np.unique(y)
  n_classes=levels.shape[0]
  one_hot=np.zeros((y.shape[0],n_classes),"uint8")
  for i in xrange(y.shape[0]):
    for index,level in enumerate(levels):
      if  y[i]==level:
        one_hot[i,index]=1
  return one_hot

编辑1一个可读性较差但更优雅的版本：

def convert_to_one_hot2(y):
  levels=np.unique(y)
  one_hot=(y==levels).astype("uint8")
  return one_hot 

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我用了熊猫假人，很简单

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(y_train)

然后

y_train_onehot = pd.get_dummies(s)

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我用了熊猫假人，非常简单

>>> import pandas as pd
>>> s = pd.Series(y_train)

然后

y_train_onehot = pd.get_dummies(s)

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你能添加一个最小代表性样本并解释预期结果吗？@Divakar我刚刚上传了一张截图，你能添加一个最小代表性样本并解释预期结果吗？@Divakar我刚刚上传了一张截图