浅谈one-hot编码

一、one-hot向量

one-hot向量是指在给定的向量空间内，只有一个单元为1，其余均为0。在机器学习算法中，one-hot向量通常被用来表示离散型数据，例如将字母转化为数字。

例如下面的代码示例将字母转化为one-hot向量：

def to_one_hot(letter, alphabet):
    one_hot = [0] * len(alphabet)
    index = alphabet.index(letter)
    one_hot[index] = 1
    return one_hot

alphabet = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j',
            'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't',
            'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z']

print(to_one_hot('a', alphabet))  # 输出：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

从上面的代码可以看到，将字母’a’转化为one-hot向量后，只有向量中的第一个单元是1，其余均为0。

二、one shot

one shot是指只有一次机会，也就是在给定的数据上只有一次测试的机会。one-hot向量常常被应用到one shot任务中，例如人脸识别中，给定一个未知人脸的图像，我们需要将其与数据库中的人脸进行匹配。

下面的代码示例演示了如何使用one-shot匹配人脸：

# 加载数据和模型
data = load_data()
model = load_model()

# 待匹配人脸
face = load_face()

# 计算待匹配人脸的特征向量
face_feature = model.predict(face)

# 计算数据库中所有人脸的特征向量
database_features = []
for face in data:
    feature = model.predict(face)
    database_features.append(feature)

# 逐一计算待匹配人脸和数据库中所有人脸的相似度
similarities = []
for feature in database_features:
    similarity = cosine_similarity(feature, face_feature)
    similarities.append(similarity)

# 获取相似度最高的人脸
most_similar_index = np.argmax(similarities)
most_similar_face = data[most_similar_index]

上面的代码中，将待匹配人脸和数据库中所有人脸计算出的特征向量转化为one-hot向量，然后计算相似度，最终选取相似度最高的那个人脸作为匹配结果。

三、onehotencoder 用法

在机器学习算法中，经常需要将离散型数据转化为数值型数据，以便于算法的处理。OneHotEncoder是一个用于将离散型数据转换为数值型数据的工具。

下面的代码示例演示了如何使用OneHotEncoder将颜色分类数据转化为one-hot向量：

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 原始数据
colors = ['red', 'green', 'red', 'blue', 'green', 'yellow', 'blue']

# 转化为矩阵
import numpy as np
colors_array = np.array(colors).reshape(-1, 1)

# 训练OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(categories='auto')
encoder.fit(colors_array)

# 将数据转换为one-hot编码
one_hot = encoder.transform(colors_array).toarray()

# 输出结果
print(one_hot)

上面的代码中，将颜色分类数据转化为矩阵，并通过OneHotEncoder将其转化为one-hot向量。

四、onehot状态

在one-hot编码中，所有向量中只有一个单元为1，其他单元均为0的状态被称为one-hot状态。

下面的代码示例演示了如何判断给定的向量是否处于one-hot状态：

def is_one_hot(vector):
    if sum(vector) == 1 and set(vector) == {0, 1}:
        return True
    else:
        return False

print(is_one_hot([1, 0, 0, 0, 0]))  # 输出：True
print(is_one_hot([0, 1, 1, 0, 0]))  # 输出：False

上面的代码中，使用sum函数和set函数判断给定的向量是否处于one-hot状态。

五、onehot code 和 binary code

在计算机科学领域，onehot code和binary code都被用来表示数字或标识符的状态。

onehot code和one-hot编码的概念类似，只有一个单元为1，其他单元均为0。而binary code则是在给定的长度内，将数字或标识符转化为二进制表示。

下面的代码示例演示了如何将数字转化为onehot code和binary code：

# onehot code
def to_onehotcode(number, num_digits):
    onehot = [0] * num_digits
    onehot[number] = 1
    return onehot

# binary code
def to_binarycode(number, num_digits):
    binary = [0] * num_digits
    for i in range(num_digits):
        binary[num_digits-i-1] = number % 2
        number = number // 2
    return binary

print(to_onehotcode(3, 6))   # 输出：[0, 0, 0, 1, 0, 0]
print(to_binarycode(3, 6))   # 输出：[0, 0, 1, 1, 0, 0]

上面的代码中，将数字3分别转化为长度为6的onehot code和binary code。