簡単な質問ですが、私は1Dのnumpy配列を取得したいと思います。各行は2次元アレイPython 2D Numpy Array to 1D（一種..）
[[ 0. 0. 1.]
[ 0. 0. 1.]
[ 0. 0. 1.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 1. 0. 0.]]
に「1」の列インデックスからなる、それが1次元配列に変換することができる方法を、単一の「1」値を含み、2次元配列を指定
〜
[2 2 1 1 1 1 0]
どのように私はそれをPythonで行いますか？ 私はそれについての専門用語を知らないが、そのような変換のための適切な用語を教えてください。
あなたは、第1の軸に沿った最大値でインデックスを探しています：与えられた軸に沿った最大値の
>>> a.argmax(axis=1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0])
a.argmax(axis=None, out=None)リターン指数。
他の値が必ずしも1未満でない場合は、最初に1をフィルタリングしてください。 これは、TrueとFalseという値の配列を与えます。さて、argmax()を使用します。0よう1とFalseなどの
>>> (a == 1).argmax(axis=1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0])
True行為、intからbool継承ので。
各行に1つのホットエンコードされたベクトルのホットインデックスを取得したいようです。次のように
これが行うことができます。
[0 1 2]、またはより一般的で、あなたの行列：numpy.arange(matrix.shape[1])numpy.sum(matrix, axis=1)numpyの配列はまた、持っています同じ結果につながる関数argmax。
次のようnumpyのARGMAXを使用してそれを行うことができます。numpy.argmax` `ため
a=np.array([[ 0, 0, 1],[ 0, 0, 1], [ 0, 0, 1],[ 0, 1, 0],[ 0, 1, 0],[ 0, 1, 0],[ 1,0,0]])
a.argmax(1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 0])
ルック。 – Divakar