這個部落格真是大愛，先搬鏈結
再搬內容：
假設有個矩陣這樣的哈：
in [54]: import numpy as np
in [55]: arr = np.random.randn(10, 5)
in [56]: arr
out[56]:
array([[ 0.18857493, 0.46240256, -1.83704935, 1.69043403, -0.19316615],
[ 0.44804567, 0.06185933, -1.41199774, -0.80787301, -0.79040495],
[ 1.72422331, 0.55960974, 0.00684317, 0.10717335, 1.89600802],
...,
[-1.6557832 , -0.00702669, 1.48660851, 1.69618841, -0.56193109],
[-0.21719117, 0.37526781, -0.24954224, -0.29203481, -0.12656354],
[-2.34081393, -0.39387936, -1.02882634, -0.15803579, -1.73322845]])
怎麼轉那，就這樣
方法1：
#利用pandas庫
import pandas as pd
pd.get_dummies(arr.argmax(1))
out[58]:
0 1 2 3 4
0 0 0 0 1 0
1 1 0 0 0 0
2 0 0 0 0 1
3 0 0 0 1 0
4 0 0 1 0 0
5 0 0 1 0 0
6 0 0 1 0 0
7 0 0 0 1 0
8 0 1 0 0 0
9 0 0 0 1 0
#利用sklearn庫（這兩個異曲同工）
in [59]: from sklearn.preprocessing import label_binarize
in [60]: label_binarize(arr.argmax(1),classes=list(range(5)))
out[60]:
array([[0, 0, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 1],
...,
[0, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0]])
方法2：
#只使用numpy庫，主要是利用了numpy的點乘，當然還有我最愛的map
in [61]: list(map(lambda x: x==max(x), arr)) * np.ones(shape=arr.shape)
out[61]:
array([[ 0., 0., 0., 1., 0.],
[ 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 1.],
...,
[ 0., 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 1., 0.]])
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