从值矩阵到 3d 张量中同一事物的一个热表示的最简单/最智能的方法是什么？例如，如果矩阵是张量中 argmax 之后的索引，例如：
indices=numpy.argmax(mytensor,axis=2)
张量是 3D [x,y,z]，索引自然是 [x,y]。现在你想去一个 3D [x,y,z] 张量，它在axis = 2中的最大值位置为1s，在任何其他位置为0。
附：我知道向量到 1-hot 矩阵的答案，但这是矩阵到 1-hot 张量。
【问题讨论】：
使用broadcasting 的完美设置之一-
indices[...,None] == np.arange(mytensor.shape[-1])
如果您需要 0s 和 1s 的整数，请附加 .astype(int)
【讨论】：
range 而不是np.arange？ :) 使用arange 有什么问题？您是否正在寻找一个内置的来创建这样一个单热阵列？如果有，那就没有了。
indices 为其分配 1 的值。这对您来说是否优雅？哦，等等，我们仍然需要 np.arange 来作为索引部分。
indices 是最后一个轴索引。我们只需要生成对应于前两个轴的索引。同样，它必须显式或隐式地创建范围。