numpy - 在 NumPy 中按类别划分训练数据

我有一个 50000 x 784 的数据矩阵(50000 个样本和 784 个特征)和相应的 50000 x 1 类向量(类是整数 0-9)。我正在寻找一种有效的方法将数据矩阵分组为 10 个数据矩阵和类向量，每个矩阵和类向量都只有特定类 0-9 的数据。

除了循环遍历数据矩阵并以这种方式构建其他 10 个矩阵之外，我似乎找不到一种优雅的方法来做到这一点。

有谁知道在 scipy 、 numpy 或 sklearn 中是否有一种干净的方法可以做到这一点？

最佳答案

在 numpy 中执行此操作的最简洁方法可能是通过排序，尤其是当您有很多类时:

SAMPLES = 50000
FEATURES = 784
CLASSES = 10
data = np.random.rand(SAMPLES, FEATURES)
classes = np.random.randint(CLASSES, size=SAMPLES)

sorter = np.argsort(classes)
classes_sorted = classes[sorter]
splitter, = np.where(classes_sorted[:-1] != classes_sorted[1:])
data_splitted = np.split(data[sorter], splitter + 1)

data_splitted 将是一个数组列表，一个用于在 classes 中找到的每个类。使用 SAMPLES = 10 、 FEATURES = 2 和 CLASSES = 3 运行上面的代码，我得到:

>>> data
array([[ 0.45813694,  0.47942962],
       [ 0.96587082,  0.73260743],
       [ 0.70539842,  0.76376921],
       [ 0.01031978,  0.93660231],
       [ 0.45434223,  0.03778273],
       [ 0.01985781,  0.04272293],
       [ 0.93026735,  0.40216376],
       [ 0.39089845,  0.01891637],
       [ 0.70937483,  0.16077439],
       [ 0.45383099,  0.82074859]])

>>> classes
array([1, 1, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 0, 1])

>>> data_splitted
[array([[ 0.93026735,  0.40216376],
        [ 0.70937483,  0.16077439]]),
 array([[ 0.45813694,  0.47942962],
        [ 0.96587082,  0.73260743],
        [ 0.01031978,  0.93660231],
        [ 0.45434223,  0.03778273],
        [ 0.45383099,  0.82074859]]),
 array([[ 0.70539842,  0.76376921],
        [ 0.01985781,  0.04272293],
        [ 0.39089845,  0.01891637]])]

如果要确保排序稳定，即排序后同一类中的数据点保持相同的相对顺序，则需要指定 sorter = np.argsort(classes, kind='mergesort') 。

关于numpy - 在 NumPy 中按类别划分训练数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35822299/