python中np.eye()函数的使用

蔚落 2022-11-12 09:39 261阅读 0赞

numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)

关注第一个第三个参数就行了

第一个参数：输出方阵（行数=列数）的规模，即行数或列数

第三个参数：默认情况下输出的是对角线全“1”，其余全“0”的方阵，如果k为正整数，则在右上方第k条对角线全“1”其余全“0”，k为负整数则在左下方第k条对角线全“1”其余全“0”。

原文链接：https://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51011931

>>> np.eye(2, dtype=int)
    array([[1, 0],
           [0, 1]])
    >>> np.eye(3, k=1)
    array([[ 0.,  1.,  0.],
           [ 0.,  0.,  1.],
           [ 0.,  0.,  0.]])

参考博文：https://blog.csdn.net/hellocsz/article/details/101014131  
np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。

例如它可以将类别总数为6的labels=\[1,2,3,0,1,1\]的数组转化成数组\[\[0,1,0,0,0,0\],\[0,0,1,0,0,0\],\[0,0,0,1,0,0\],\[1,0,0,0,0,0\],\[0,1,0,0,0,0\],\[0,1,0,0,0,0\]\]这就是所谓的one-hot的形式。

一、np.eye()  
函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class ‘float’>,order='C)

返回的是一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0.

参数介绍：

（1）N:int型，表示的是输出的行数

（2）M：int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N

（3）k：int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。

（4）dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型

（5）order：\{‘C’，‘F’\}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C’，还是按照Fortran形式的列优先‘F’存储在内存中

案例：（普通的用法）

import numpy as np

a=np.eye(3)  
print(a)

a=np.eye(4,k=1)  
print(a)

\[\[1. 0. 0.\]  
\[0. 1. 0.\]  
\[0. 0. 1.\]\]  
\[\[0. 1. 0. 0.\]  
\[0. 0. 1. 0.\]  
\[0. 0. 0. 1.\]  
\[0. 0. 0. 0.\]\]  
案例：（深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式）

import numpy as np

labels=np.array(\[\[1\],\[2\],\[0\],\[1\]\])  
print(“labels的大小：”,labels.shape,"\\n")

\#因为我们的类别是从0-2，所以这里是3个类  
a=np.eye(3)\[1\]  
print(“如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式”,a,"\\n")

a=np.eye(3)\[2\]  
print(“如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式”,a,"\\n")

a=np.eye(3)\[1,0\]  
print(“1转成one-hot的数组的第一个数字是：”,a,"\\n")

\#这里和上面的结果的区别，注意!!!  
a=np.eye(3)\[\[1,2,0,1\]\]  
print(“如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式\\n”,a)

res=np.eye(3)\[labels.reshape(-1)\]  
print(“labels转成one-hot形式的结果：\\n”,res,"\\n")  
print(“labels转化成one-hot后的大小：”,res.shape)  
结果：

labels的大小： (4, 1)

如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式 \[0. 1. 0.\]

如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式 \[0. 0. 1.\]

1转成one-hot的数组的第一个数字是： 0.0

如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式  
\[\[0. 1. 0.\]  
\[0. 0. 1.\]  
\[1. 0. 0.\]  
\[0. 1. 0.\]\]  
labels转成one-hot形式的结果：  
\[\[0. 1. 0.\]  
\[0. 0. 1.\]  
\[1. 0. 0.\]  
\[0. 1. 0.\]\]

labels转化成one-hot后的大小： (4, 3)

二、np.identity()  
这个函数和之前的区别在于，这个只能创建方阵，也就是N=M

函数的原型：np.identity(n,dtype=None)

参数：n，int型表示的是输出的矩阵的行数和列数都是n

dtype：表示的是输出的类型，默认是float

返回的是nxn的主对角线为1，其余地方为0的数组