Python 2D Numpy数组转换为1D数组（有点像排序..）

Question

简单的问题，我想获取一个1D numpy数组。

给定一个包含单个“1”值的每行的2D数组，如何将其转换为1D数组，其中包含2D数组中“1”的列索引。

[[ 0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  1.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 1.  0.  0.]]

to

[2 2 1 1 1 1 0]

我该如何在Python中实现这个功能？我不知道相关术语，希望您能告诉我这种转换的正确术语。

- 5Volts

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寻找 numpy.argmax。 - Divakar

Answer 1

您正在寻找沿第一个轴的最大值索引：

>>> a.argmax(axis=1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0])

a.argmax(axis=None, out=None)

返回给定轴上最大值的索引。

如果其他值不一定小于1，请首先过滤出1。这将给出一个包含True和False值的数组。现在使用argmax()：

>>> (a == 1).argmax(axis=1)
array([2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 0])

True表示为1，False表示为0，因为bool继承自int。

- Mike Müller

Answer 2

看起来您想获取每一行热编码向量的热度指数。

可以按以下方式完成：

1. 使用向量 [0 1 2] 或更通用的 numpy.arange(matrix.shape[1]) 乘以矩阵
2. 计算矩阵每行的总和：numpy.sum(matrix, axis=1)

numpy数组也有函数argmax，它会导致相同的结果。

- wolff

Answer 3

你可以使用numpy的argmax来实现，代码如下：

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])

- Walid Da.