如何将行列表转换为列列表

Question

你怎么转换[1, 2, 3]到[[1],[2],[3]]在python？

另外，假设我有一个长度为m的向量，其值为1到10，我想创建一个大小为mx10的矩阵，这样就说如果向量y = 1那么矩阵应该是[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]。在八度音程中它是可能的，

y_train = zeros(m,output_layer_size);
for i=1:output_layer_size
   y_train(find(y==i),i)=1;
end

但是类似的函数在python中给出了VisibleDeprecationWarning警告并确实给出了所需的输出

y_train = np.zeros((y.shape[0],10))
for i in range(10):
    y_train[y==i][i]=1

Answer 1

在numpy中向向量添加维度很容易。您可以选择多种选项，具体取决于您要执行的操作：

1. 在你的索引中使用np.newaxis,经常别名的None： v = v[:, None] 要么 v = [None, :] 使用newaxis可以精确控制向量是变为列还是行。
2. 重塑矢量： v = v.reshape((1, -1)) 要么 v = np.reshape(v, (-1, 1)) 我在这里确实展示了四个选项（np.reshape vs np.ndarray.reshape和row vs column）。在新向量的维度中使用-1意味着“无论什么大小都必须使它与原始元素的元素数量相同”。它比明确使用形状容易得多。
3. 使用np.expand_dims，几乎完全等同于np.newaxis，但功能形式。
4. 使用ndmin=2构造一个新数组： v = np.array(v, copy=False, ndmin=2) 此方法灵活性最低，因为它不允许您控制新轴的位置。它通常用于唯一重要的是维度，广播负责其余部分。

问题的第二部分似乎是一个简单的用例，用于Python中的花式索引。这里是IDEOne link，我在那里展开你的八度循环。您可以在Python中将其改写为：

y_train = np.zeros((y.size, m_output));
y_train[np.arange(y.size), y] = 1

这是演示的IDEOne link。

Answer 2

评论中的那些不适合我，但numpy.where（）工作！

    b=np.array([[0],[0],[2],[2],[4],[1],[6],[7],[5],[9]])
    a=np.random.randint(10,size=(10,10))
    for i in range(10):
        c=np.zeros((1,10))
        c[0][i]=1
        a[np.where(b==i)[0]] = c
    print a