将一个整数矩阵在 NumPy 中转换为 0-1 矩阵的编码

Question

我有一个大小为n*K的整数矩阵。[注意：它表示从K个分布 （K列）中抽取的样本数量]

a =[[0,1,0,0,2,0],
    [0,0,1,0,0,0],
    [3,0,0,0,0,0],
]

[注意: 在应用程序上下文中，该矩阵基本上表示对于第i行（相似实例），我们从“分布1” (1 \in [0,..K]) 中随机抽取了1个元素(a[0,1] = 1)，以及从分布4中随机抽取了2个元素(a[0,4] = 2)].

我需要生成一个0-1矩阵，它代表了相同的整数矩阵，但是所有元素都被替换成1。在这种情况下，它是一个3D矩阵，大小为n*a.max()*K，每个从分布中随机抽取的样本都会在矩阵中标记为1。[注意: 我们需要这个矩阵来与我们的K分布样本矩阵相乘]

输出结果

b = [[[0,1,0,0,1,0], # we don't care if they samples are stack 
      [0,0,0,0,1,0],
      [0,0,0,0,0,0]], # this is the first row representation 
     [[0,0,1,0,0,0],
      [0,0,0,0,0,0],
      [0,0,0,0,0,0]], # this is the second row representation 
     [[1,0,0,0,0,0],
      [1,0,0,0,0,0],
      [1,0,0,0,0,0]], # this is the third row representation 

] 

如何在NumPy中实现这个功能？谢谢！

- Pablo

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如果我理解正确的话，这段内容与IT有关：(np.arange(1, a.max()+1)[:,None] <= a[:,None]).astype('uint8') - Michael Szczesny

太棒了！！@MichaelSzczesny的解决方案非常有效，非常有创意，请发布答案，这样我就可以关闭这个问题 :) - Pablo

Answer 1

来自@michael-szczesny的评论

a = np.array([[0,1,0,0,2,0],
             [0,0,1,0,0,0],
             [3,0,0,0,0,0],
            ])
b = (np.arange(1, a.max()+1)[:,None] <= a[:,None]).astype('uint8')

打印(b)

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

       [[0, 0, 1, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0]],

       [[1, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 0, 0, 0, 0, 0]]], dtype=uint8)

- Pablo