Keras中的np_utilsto_categorical()函数的应用与实例

np_utils.to_categorical()函数是Keras中的一个辅助函数，用于将类别向量（整数）转换为在one-hot编码形式下的矩阵。

函数应用：

np_utils.to_categorical(y, num_classes=None)

参数说明：

y：一维整数数组或类别向量。

num_classes：总类别数，可选参数，默认为None。如果为None，函数将自动根据y的最大值+1确定总类别数。

返回值：

转换后的二维数组。

例子：

import numpy as np

from keras.utils import np_utils

# 创建一个类别向量

y = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 使用np_utils.to_categorical()将类别向量转换为one-hot矩阵

y_one_hot = np_utils.to_categorical(y)

print(y_one_hot)

输出结果：

[[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0.]

 [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]

在上面的例子中，首先我们创建了一个类别向量y，包含了0到9这10个类别。然后我们使用np_utils.to_categorical()函数将类别向量转换为one-hot编码形式下的矩阵y_one_hot。最后打印出了转换后的结果。

可以看到，转换后的矩阵y_one_hot是一个10行10列的二维数组，每一行都代表一个类别，对应的类别在该行的位置上为1，其他位置为0。例如，第一行代表类别0，第一列位置上为1，其他位置为0。这种表示形式主要用于在多类分类问题中，将类别向量转换为神经网络所需的标签格式。