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numpy数组:条件编码

label scikit-learn encoding

Christopher · 技术社区 · 8 年前

我有以下numpy数组:

array([1, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 1,
       1, 3, 1, 1, 3, 0, 1, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 2,
       2, 2, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 3, 0, 2, 1, 1,
       1, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 2, 3,
       2, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 0])

问题:在给定条件下,我如何创建另一个对数据进行编码的数组:如果值=3或2,则为“1”,否则为“0”。

我尝试过:

from sklearn.preprocessing import label_binarize
label_binarize(doc_topics, classes=[3,2])[:15]

array([[0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 1],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 0],
       [0, 1]])

然而,这似乎返回一个二维数组。

1 回复 | 直到 8 年前

EdChum Arthur G 8 年前

np.where 1 0

In[18]:
a = np.where((a==3) | (a == 2),1,0)
a

Out[18]: 
array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1,
       0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0,
       1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0,
       0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0])

| or ()

In[68]:
binarizer = preprocessing.Binarizer(threshold=1)
binarizer.transform(a.reshape(1,-1))

Out[68]: 
array([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0,
        0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1,
        0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0,
        1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0,
        0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]])

2 3 numpy

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